【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)

• 算法结构

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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

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