机构名称：
¥ 1.0
在不断升级的医疗保健费用的背景中，将大量GDP份额分配给了与健康相关的支出。本研究采用机器学习算法，包括随机森林回归，梯度增强的树木，线性回归和支持向量机，以预测健康保险成本。主要目标是授权个人根据其独特的健康属性做出有关健康覆盖的明智决定。此外，该研究旨在帮助决策者确定具有更高成本的提供者并实施目标成本维护措施。通过评估健康保险数据集上的算法性能，该研究强调了早期成本估算对指导个人选择合适覆盖范围的重要性。在满足有效管理医疗费用的紧迫需求时，这项研究的结果不仅有助于个人决策，而且为努力在优质医疗保健提供和财政责任之间取得平衡的决策者提供了宝贵的见解。在预测健康保险成本中的机器学习利用对于创建更透明，更有效的医疗保健生态系统至关重要。这项研究努力促进对成本动态的细微了解，使个人和政策制定者能够驾驶当代医疗保健景观的复杂性。
使用机器学习的健康保险成本预测
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