Predição de sinistros agrícolas: uma abordagem comparativa utilizando aprendizagem de máquina
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O seguro agrícola tem ganho maior atenção no Brasil desde o início da década passada, com a implementação do Programa de Subvenção ao Prêmio do Seguro Rural. O presente estudo testou o desempenho de algoritmos de Machine Learning para as seguradoras anteciparem a ocorrência de sinistro, elaborando previsões por meio de dados de apólices e bases de dados climáticas entre os anos de 2006 e 2017. Foram testados os algoritmos Random Forest, Support Vector Machine e k-Nearest Neighbours. O segundo mostrou melhor performance preditiva de sinistros. No entanto, todos os métodos apresentaram baixa capacidade preditiva para a ocorrência de sinistros.
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2021 ◽
Vol 10
(3)
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pp. 1889-1894
2020 ◽
Vol 11
(40)
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pp. 8-23
2021 ◽
Vol 9
(12)
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pp. 1913-1918
2021 ◽
Vol 10
(3)
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pp. 229-235
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