[Python数据挖掘]第6章、电力窃漏电用户自动识别
一、背景与挖掘目标 相关背景自查 二、分析方法与过程 1、EDA（探索性数据分析） 1.分布分析 2.周期性分析 2、数据预处理 1.数据清洗 过滤非居民 ...
原文：实战-电力窃露漏电用户自动识别
问题描述：判断用户是否窃漏电 问题解决：二分类问题 缺失值：拉格朗日插值法进行填充 使用的特征：电量趋势下降指标 线损指标 警告类指标 这里使用的数据来 lt python数据分析与实战第六章 gt 数据： 代码实现： 加载数据 划分训练集和测试集 使用keras定义模型 由于keras版本导致的错误： 常见错误 均是因为keras版本改动 TypeError:Densecan accept on ...
2020-09-18 21:59 0 781 推荐指数：
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