Progetto di Machine Learning per prevedere l'acquisto dell'assicurazione viaggio (Classificazione Binaria)
Le fasi principali del progetto:
- EDA (exploratory data analysis)
- Features Encoding
- Scaling delle variabili
- Algoritmi di ML supervisionato (KNN - SVC - Decision Tree - Random Forest)
- Rete Neurale (5 layers Dense, Dropout, funzione di attivazione ReLu, funzione di costo binary_crossentropy, 20 epoche)
E' stato creato un nuovo "modello", che combina tutti gli algoritmi di ML sopra elencati e restituisce come risultato la moda delle predizioni
Link Kaggle : https://www.kaggle.com/datasets/tejashvi14/travel-insurance-prediction-data