基于Flask实现的医疗保险欺诈识别监测模型
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项目简介
社会医疗保险是国家通过立法形式强制实施，由雇主和个人按一定比例缴纳保险费，建立社会医疗保险基金，支付雇员医疗费用的一种医疗保险制度， 它是促进社会文明和进步的重要手段。但是，有些人为了获得不当利益，利用各种途径收集医疗保险参保人员的医保卡，通过医保卡到医院进行虚假诊疗， 或通过编造病历、诊疗过程，套取医保基金，不仅危害社会，也让自己走上犯罪的道路，终是害人害己客户期望达到的效果。
（1）对给定的16000条数据集进行分析处理，并进行多维特征信息分析，提取出能够描述影响医疗保险欺诈的特征因子集合。
（2）利用特征因子的筛选成果，结合AI相关算法，构建医疗保险欺诈识别模型，经过训练后的模型可输出医疗保险欺诈的检测结果,并强调模型的准确性和可解释性。
（3）尝试从业务实践角度描述模型提供的业务价值，并结合领域知识探索、拓展和丰富系统的附加价值。
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这是一个基于机器学习的医疗保险欺诈识别监测系统，旨在通过先进的数据分析和人工智能技术，有效识别和监测医疗保险中的欺诈行为。该系统具有以下特点：
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数据处理能力：
- 支持3σ异常值处理
- 使用线性回归进行特征选择
- 采用PCA主成分降维
- 实现SMOTE过采样技术
- 支持交叉验证
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核心功能：
- 数据上传和预处理
- 模型训练和评估
- 欺诈行为预测
- 可视化分析展示
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技术特点：
- 基于Flask的Web应用
- 支持多种机器学习模型
- 提供友好的用户界面
- 实时预测和结果展示
启动教程
环境要求
- Python 3.x
- Flask
- pandas
- scikit-learn
- 其他依赖包（可通过requirements.txt安装）
安装步骤
- 创建虚拟环境：
python -m venv venv
- 激活虚拟环境：
- Windows:
venv\Scripts\activate
- Linux/Mac:
source venv/bin/activate
- 安装依赖：
pip install -r requirements.txt
运行应用
- 启动服务器：
python app.py
- 访问应用：
- 打开浏览器
- 访问
http://localhost:5000
使用说明
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数据上传：
- 点击上传按钮
- 选择CSV格式的数据文件
- 系统会自动显示数据预览
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模型训练：
- 选择模型类型
- 配置训练参数（如SMOTE采样、PCA降维等）
- 点击训练按钮开始模型训练
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预测分析：
- 输入待预测的数据
- 选择已训练的模型
- 获取预测结果
注意事项
- 确保上传的数据格式正确（CSV格式）
- 数据文件编码建议使用GBK
- 训练参数需要根据实际数据特点进行调整
- 预测结果仅供参考，建议结合人工审核
这个系统主要面向医疗保险行业，帮助提高欺诈识别的效率和准确性，为医保基金的安全保驾护航。
