Un conjunto de datos de reclamaciones de seguros contiene un ID de reclamación, el resultado final (una de 200 categorías) y la fecha del resultado. Algunos registros son parciales (enumeran solo 3-4 posibles resultados en lugar del conjunto completo). Hay cientos de registros por resultado y los datos cubren los últimos 3 años. El científico de datos debe predecir el recuento mensual de reclamaciones por categoría de resultado con varios meses de antelación. ¿Qué enfoque satisface mejor este requisito?

La respuesta correcta es tratar esto como un problema de pronóstico utilizando los ID de reclamación y las fechas para pronosticar los recuentos mensuales esperados para cada categoría de resultado. El objetivo es predecir el recuento mensual de reclamaciones por categoría de resultado con antelación, lo cual es una tarea clásica de series temporales o pronóstico. Los datos incluyen la fecha del resultado y el resultado final, que pueden usarse para construir series temporales para cada categoría. La clasificación supervisada es incorrecta porque predice una categoría para una reclamación individual, no un recuento mensual. El aprendizaje por refuerzo es inadecuado porque se utiliza para la toma de decisiones secuenciales en un entorno, no para predecir recuentos futuros. La última opción es incorrecta porque la clasificación de registros parciales no aborda el requisito principal de predecir recuentos mensuales futuros para todas las categorías.