Набор данных о страховых случаях содержит ID страхового случая, окончательный результат (одна из 200 категорий) и дату результата. Некоторые записи являются частичными (в них указаны только 3–4 возможных результата вместо полного набора). Существуют сотни записей для каждого результата, и данные охватывают последние 3 года. Специалист по данным должен предсказывать ежемесячное количество страховых случаев по категориям результатов на несколько месяцев вперед. Какой подход наилучшим образом соответствует этому требованию?

Задача требует прогнозирования ежемесячного количества страховых случаев по категориям результатов на несколько месяцев вперед, что является классической задачей временных рядов или прогнозирования. Использование ID страховых случаев и дат позволяет построить временной ряд для каждой категории результатов. Вариант с контролируемой классификацией ошибочен, так как классификация предсказывает одну из 200 категорий для каждого случая, а не количество случаев за период. Обучение с подкреплением не подходит, поскольку нет среды, агента и вознаграждений, характерных для этой парадигмы. Предложение страховых агентов предоставить оценки не является машинным обучением. Классификация частичных записей и последующее прогнозирование для остальных категорий усложняет процесс и не решает основную задачу прогнозирования количества для всех категорий.