Um conjunto de dados de sinistros de seguro contém um ID de sinistro, o resultado final (uma das 200 categorias) e a data do resultado. Alguns registros são parciais (listam apenas 3-4 resultados possíveis em vez do conjunto completo). Existem centenas de registros por resultado e os dados cobrem os últimos 3 anos. O cientista de dados deve prever a contagem mensal de sinistros por categoria de resultado com vários meses de antecedência. Qual abordagem melhor atende a esse requisito?

A previsão da contagem mensal de sinistros por categoria de resultado com antecedência é um problema clássico de previsão de séries temporais. A opção correta aborda isso diretamente, utilizando os IDs de sinistro e as datas para criar séries temporais para cada categoria de resultado e prever suas contagens futuras. A classificação supervisionada (primeira opção) é inadequada porque o objetivo não é prever a categoria de um único sinistro, mas sim a contagem de sinistros por categoria ao longo do tempo. O aprendizado por reforço (segunda opção) não se aplica aqui, pois não há um ambiente interativo onde um agente toma ações para maximizar uma recompensa; além disso, depender de estimativas de agentes humanos introduz subjetividade e não é uma solução de ML. A última opção é excessivamente complexa e não resolve o problema principal de previsão de contagens futuras para todas as categorias, focando apenas em registros parciais.