【数据挖掘实战】——电力窃漏电用户自动识别(LM神经网络和决策树)
目录
- 一、背景和挖掘目标
- 二、分析方法与过程
- 1、初步分析
- 2、数据抽取
- 3、探索分析
- 4、数据预处理
- 5、构建专家样本
- 三、构建模型
- 1、构建窃漏电用户识别模型
- 2、模型评价
- 3、进行窃漏电诊断
- 拓展思考
项目代码地址：https://gitee.com/lingxw123/datamining_project.git
项目来源于《数据分析与挖掘实战》
一、背景和挖掘目标
传统的防窃漏电方法主要通过定期巡检、定期校验电表、用户举报窃电等方法来发现窃电或计量装置故障。但这种方法对人的依赖性太强，抓窃查漏的目标不明确。目前，很多供电局主要通过营销稽查人员、用电检查人员和计量工作人员利用计量异常报警功能和电能量数据查询功能开展用户用电情况的在线监控工作，通过采集电量异常、负荷异常、终端报警、主站报警、线损异常等信息，建立
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