Number of the records: 1
Porovnanie stratégií trénovania modelu XGboost: Train-test split a k-fold cross validácia
SYS 0313237 LBL $$$$$naa$$22$$$$$$$$450$ 005 20251120101718.9 035 $a 1468580 $2 CREPC2 100 $a 20251119d2025łłłłm--y0sloc0103----ba 101 0-
$a slo $d slo 102 $a CZ 200 1-
$a Porovnanie stratégií trénovania modelu XGboost: Train-test split a k-fold cross validácia $d Comparison of XGBoost Model Training Strategies: Train-test Split and K-fold Cross-validation $f Andrej Bednařík, Vladimír Mucha 301 $a VEGA 1/0096/23 301 $a VEGA 1/0497/25 330 $a Spoľahlivé modelovanie je kľúčovým prvkom riadenia rizík v poisťovniach, a to najmä v kontexte plnenia regulačných rámcov, ako je Solvency II. V aktuárskej praxi sa čoraz častejšie využívajú moderné metódy strojového učenia, ktoré dokážu zachytiť komplexné vzťahy medzi rizikovými faktormi a finančnými ukazovateľmi. Tento príspevok porovnáva tri stratégie trénovania regresného modelu XGBoost pri predikcii poistných nákladov: jednoduché rozdelenie dát (80/20), K-fold cross-validáciu bez miešania dáta K-fold cross-validáciu s náhodným miešaním. Zhodnotenie, ako voľba validačnej stratégie ovplyvňuje stabilitu a generalizáciu modelu, a tým aj spoľahlivosť odhadov, ktoré môžu slúžiť ako podklad pre rozhodnutia o tvorbe kapitálu, oceňovaní rezerv či nastavovaní poistného. Výsledky potvrdzujú, že správne zvolená validačná stratégia je nevyhnutná pre minimalizáciu modelového rizika a pre zvýšenie robustnosti prognóz v aktuárskej oblasti. 463 -1
$1 001 eu_un_cat*0313214 $1 010 $a 978-80-7490-415-8 $1 200 1 $a Vybrané metódy riadenia rizík pri implementácii parciálnych interných modelov pre stanovenie kapitálovej požiadavky na solventnosť $d Selected Methods of Risk Management in the Implementation of Partial Internal Models for Determining the Capital Requirement for Solvency : Reviewed Monographic Collection of Research Papers $e recenzovaný monografický zborník vedeckých prác $f zostavovateľ / Editor: Ingrid Krčová $g recenzenti / Reviewers: Mária Bilíková, Katarína Sakálová $v S. 9-17 $1 210 $a Litomyšl $c H.R.G. $d 2025 $1 215 $a 105 s. [4,37 AH] $1 702 1 $3 eu_un_auth*p0048862 $a Krčová $b Ingrid $4 340 $1 702 1 $3 eu_un_auth*p0022745 $a Bilíková $b Mária $4 675 $1 702 1 $3 eu_un_auth*p0048697 $a Sakálová $b Katarína $4 675 610 1-
$9 eu_un_auth*h0003397 $a modely 610 1-
$9 eu_un_auth*h0003408 $a modely ekonomicko-matematické 610 1-
$9 eu_un_auth*h0005291 $a regresia 610 1-
$9 eu_un_auth*h0006550 $a testy 610 1-
$9 eu_un_auth*0090892 $a hodnotenie 700 -1
$3 eu_un_auth*0082231 $a Bednařík $b Andrej $p EUBFHIKMA $4 070 $9 60 $f 1998- $q I $T Katedra matematiky a aktuárstva FHI 701 -1
$3 eu_un_auth*p0066905 $a Mucha $b Vladimír $p EUBFHIKMA $4 070 $9 40 $f 1976- $T Katedra matematiky a aktuárstva FHI 801 -0
$a SK $b BA004 $c 20251119 $g AACR2 T85 $x existuji fulltexy
Number of the records: 1