2025年mathorcup大数据竞赛B题【物流理赔风险识别及服务升级问题】原创论文分享

大家好呀，从发布赛题一直到现在，总算完成了2025年mathorcup大数据竞赛B题【物流理赔风险识别及服务升级问题】完整的成品论文。

给大家看一下目录吧：

一、问题重述

二． 问题分析

2.1问题一

2.2问题二

2.3问题三

三、模型假设

四、符号说明

五、模型建立与求解

5.1问题一模型建立与求解

5.1.1数据探查

数据加载与初步探查

可视化分析

5.1.2 数据预处理

预处理目标

缺失值插补模型

异常与不一致数据修正模型

特征工程与数据类型标准化

5.1.3 标注模型选择

数据探索性分析与洞察

建模思路决策

5.1.4 风险标注模型建立

分位数回归模型原理

基于分位数回归的风险标注规则

5.1.5实际标注

5.2问题二模型建立与求解

5.2.1 问题定义与数据准备

问题定性

数据集构建

特征工程

衍生特征构建

类别特征编码

5.2.2 回归模型选择

随机森林（Random Forest）

梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）

LightGBM

模型评估与选择

5.2.3 实际训练预测

训练预测结果

结果分析

5.3问题三模型建立与求解

5.3.1 数据准备与问题定义

问题定性

目标变量编码

5.3.2 类别不平衡问题与初步处理

初步尝试：基于类别权重的学习

分类模型原理

实际求解

结果分析

5.3.3 进阶优化：基于SMOTE的过采样

SMOTE算法原理

SMOTE在交叉验证中的应用

实际求解

结果分析

5.3.5 针对性优化：LightGBM

LightGBM内置不平衡处理机制

优化策略：从数据增强转向模型调优

实际求解

结果分析

5.3.6 性能巅峰：基于Optuna的超参数调优

超参数调优的必要性

Optuna优化框架原理

实际求解

结果分析

5.3.7 风险标注——“回归+规则”法

实际赔付金额的回归预测

应用动态风险标注规则

实际求解

结果分析

5.3.8风险标注——“直接分类”法

最终分类模型的确定

风险标注流程

实际求解

结果分析

5.3.9 两种方法论的综合对比

对比分析的维度

最终决策的依据

对比结果

综合对比与优劣势论述

最终结果展示

六、 模型评价

6.1 模型优点

6.2 模型缺点

七、模型推广

八、参考文献

附录：

上述完整论文的查看请点击我的下方个人卡片即可啦↓：