针对当前电力公司面临的专变用户电费回收风险,提出一种基于Stacking模型融合的专变用户电费回收风险识别方法。对专变用户数据进行特征处理、特征构造与特征筛选,从样本分布和特征属性上优化模型的泛化性能;利用Stacking模型融合多个基学习器,构建专变用户电费回收风险识别模型。实验结果表明,相较于其他常用的分类算法,所提方法具有更优的精确率、召回率、P-R调和均值、AUC值以及模型泛化性能,对专变风险用户的识别率也更高。
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