【源码】基于PythonOracle的AI自助定损系统之智能工时模型

项目简介

本项目是AI自助定损系统的一部分，主要用于预测车辆维修工时价格。系统从Oracle数据库提取数据集，运用机器学习模型（如XGBoost）预测全国不同区域的车辆维修工时价格，旨在降低工时费在车险理赔中的不确定性，提升理赔数据完整性，为业务发展和KPI考核提供数据支撑。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：清洗和过滤数据，生成高质量数据集。
2. 特征工程：包含车系档次划分、工时项目划分等操作。
3. 模型训练：采用XGBoost模型训练，并使用GridSearchCV自动调参。
4. 数据校准：运用数据平滑、对齐、排序、填充等方法校准预测价格。
5. 数据库操作：将预测结果和统计数据存储于Oracle数据库。
6. 远程服务接口：提供XMLRPC接口，供Java等客户端调用。

安装使用步骤

环境配置

安装cx_Oracle数据库及Python依赖包，配置数据库用户名和密码。

运行主程序

运行all_model_run.py脚本。

辅助文件

dadi_loader.py、chexi_id.py、sql_oracle.py、ForCall01.py等文件提供数据处理、数据库连接和模型训练等功能。

接口运行

运行interface_gs.py提供XMLRPC接口服务。

部署到服务器运行方式

1. 切换到项目路径。
2. 使用nohup命令后台运行主程序，记录日志。
3. 使用nohup命令后台运行XMLRPC接口服务。

下载地址

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