Коды причин до точности: создание объяснимого средства оценки сортировки претензий на Python

Большинство руководств по машинному обучению заканчиваются показателем точности. В страховых случаях это число редко является решающим фактором, решающим, будет ли модель запущена в эксплуатацию. Вопрос, который в первую очередь задает менеджер по претензиям, аудитор или регулирующий орган, проще: почему это требование было направлено таким образом? Если ваша система не сможет ответить на этот вопрос одним предложением на каждое заявление, ей будет сложно покинуть пилотную стадию. В этой статье рассматривается намеренно простая конструкция системы оценки претензий, в которой на первое место ставятся объяснения. Код является иллюстративным, не готовым к использованию, а функции и веса созданы только для учебных целей. Что такое сортировка (и чем она не является) Сортировка претензий – это маршрутизация, а не принятие решения. Поступает новая претензия, и система предлагает полосу: Ускоренный путь: простые претензии низкой сложности, которые можно сразу перейти к проверкам урегулирования. Стандартный обзор: очередь обработчиков по умолчанию. Обзор специалиста: претензии с сигналами, заслуживающими внимания опытного аджастера. Модель никогда не отказывает в претензиях. Результат всегда принадлежит человеку. Эта структура имеет значение для дизайна: вы создаете средство определения приоритетов, поэтому прозрачность важнее, чем выжимание последней капли прогнозирующей силы. Принцип конструкции