今天与小组成员进行了讨论，确定了最终的选题和小组成员，我们修改了选题为
医疗保险欺诈识别监测模型
要求：开发一套医疗保险欺诈识别监测模型，帮助医保部门实现对各类医疗保险基金欺诈违规行为的准确识别，
以进一步丰富现行医保智能监控的医保规则和医学规则，提高医保智能监控的针对性和有效性。
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。
利用特征因子的成果，结合AI相关算法，构建医疗保险欺诈识别模型，强调模型的准确性和可解释性。输出本训练数据中医疗保险欺诈的结果。用于模型训练的特征因子越少越好。
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。
然后今天继续尝试完成spark的实验，刚开始打算使用原来的配置好环境的虚拟机，但原来的虚拟机内存好像有点不足了。
标签：医疗保险,欺诈,模型,医保,笔记,学习,进度,识别,虚拟机 From： https://www.cnblogs.com/-GYP/p/17961676