Driver telematics analysis - kaggle competition

1. DRIVER TELEMATICS ANALYSIS
Use telematic data to identify a driver signature

2. Що таке driver telematics?
В автомобіль поміщається
спеціальний прилад
Пристрій визначає наскільки
безпечно водій водить і надсилає дані
страховій компанії
• Хороші водії економлять гроші на страхуванні
• Погані водії не економлять
• Страхова компанія ризикує менше
• ….
• Profit!!!

4. Проблема aka “Постановка задачі”
Навіщо платити за пристрій.Чи не можна
використатиGPS який є в абсолютної більшості водіїв
DRIVER FINGERPRINT

5. Дані
 2736 водіїв
 для кожного дані 200-ста подорожей
(щосекундні зрізи позиції)
 з цих 200 подорожей певна кількість не
належать відповідному водію
GOAL:
 визначити ймовірність належності кожної
подорожі до відповідного їй водія

6. Supervised підхід
Поїздки водія що
нас цікавить
Випадкові поїздки
інших водіїв
Мітка: 1 Мітка: 0
Кілька простих ознак + SVM

7. Unsupervised підхід
 Anomaly/Outlier detection: GMM + EM

8. Supervised again
Gradient boosted regression trees
 менш чутливі до outlier в вибірці
 більш ефективні до незбалансованих
класів
Нові ознаки:
• розподіл швидкості
• розподіл прискорення/гальмування по швидкостях
• розподіл відцентрового прискорення
• час зупинок

9. Виклики та невдачі
 Локальна оцінка результатів 
 Kalman filter лише погіршив результати 
 Principal component analysis ~

10. Висновки
• загрався з алгоритмами замість того щоб
досліджувати і писати більш індикативні
ознаки
• AXA надала не дуже якісні дані
• брак досвіду та часу

11. Дякую за увагу!