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摘要
随着电力系统规模的不断扩大、电网业务逐步呈现多样化的形态，电力企业对于把控金融风险的难度也逐步增加。如何对电力企业用户存在的逾期缴费等金融风险问题进行精准评估与分析预测，是目前电力金融领域面临的一个重要问题。在此背景下，文章首先通过改进的随机森林算法对电力企业客户的特征要素进行重要性评估，给出该客户发生逾期缴费等金融风险事件影响的大小；然后，利用随机森林方法中的分类预测机制对其是否会有逾期缴费风险进行预测，并将该算法与逻辑回归算法进行对比；最后，通过算例仿真，结果表明所述方法能在一定程度上对电力客户缴费的金融风险行为进行评估预测。
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单位国家电网有限公司
