精算
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你的 predict 到底在做什麼：chainladder CapeCod 回傳的第三個數字
chainladder-python 的 CapeCod.predict 不是套用你存下的模型。在 ukmotor 樣本上，前一條對角線擬合出的 apriori 是 0.6572660657，predict 到新對角線回傳 0.6894525318，在新資料上乾淨重新擬合是 0.7062253126。拆開公式，predict 用的是今天的損失與曝險，配上一期的發展型態。
放錯一行的檢查不會報錯，只會變成裝飾：chainladder predict 的四種靜默失敗
精算函式庫 chainladder-python 的 predict 在四種輸入不匹配時照樣回傳結果：775 列進去 643 列出來、6 列進去 775 列出來、一列的型態套到另一列少算 38%、已付型態套到已發生資料高估 52%，都沒有錯誤訊息。這篇拆我們提的修正 PR #1310 裡兩個輸入驗證的教訓：合法與危險的寬鬆在資料上同形，要找系統自己寫下的標記；檢查放在會改寫輸入的那一行之後，不會報錯，只會在它最該看見的情況失明。
一個字元的 bug 讓 775 列準備金全錯：chainladder CapeCod.predict 拆解
美國產險精算學會的 chainladder-python 是精算師算損失準備金的標準函式庫。CapeCod.predict() 有一個 > 1 該寫成 > 0 的條件，讓最常見的使用方式拿到錯的 apriori：comauto 業務線擬合值 0.569，預測回傳 1.252，775 列全錯。既有測試覆蓋了那條路徑卻沒抓到，原因是它用的資料集永遠走另一個分支。這篇講 Cape Cod 方法在做什麼、那一行為什麼錯、測試怎麼漏、以及依 casact 政策做的 AI 使用揭露。