基于特征选择改进LR-Bagging算法的电力欠费风险居民客户预测

发布时间：2017-09-02 18:11

  本文关键词：基于特征选择改进LR-Bagging算法的电力欠费风险居民客户预测

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【摘要】：本文从电力欠费风险预测的角度出发,提出了一种基于特征选择改进的LR-Bagging(即以逻辑回归为基分类器的Bagging集成学习)算法,其精髓在于每一个训练的LR基分类器的记录和字段均通过随机抽样得到。且算法的终止迭代准则由AUC统计量的变化率决定。该改进算法充分考虑了LR的强泛化能力、Bagging的高精确度,以及特征选择带来的LR基分类器的多样性、弱化的多重共线性与"过拟合"度,效果优于单一LR模型。且最终的实验表明,该改进算法得到的电力欠费居民客户风险预测模型的准确性与有效性得到提升。
【作者单位】： 贵州电网有限责任公司信息中心;
【关键词】： LR分类器 Bagging集成学习 特征选择 AUC
【分类号】：F426.61;TP18
【正文快照】： 引言我国电力体制的深化改革为电力行业引入了市场机制[1],在有效实现电力资源优化配置,提高电力资源生产和传输效率的同时,也带给电力企业更大的市场风险,风险的切实防范和规避对电力企业的重要性不言而喻。由于客户欠费而产生的电费回收风险一直是电力营销中存在的重大风险

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本文编号：780080