[发明专利]一种基于梯度提升树的停电投诉风险预测方法

摘要

本发明涉及一种基于梯度提升树的停电投诉风险预测方法，包括以下步骤：步骤A：建立用户用电信息表；步骤B：对用户用电信息表中的用户用电信息数据集进行预处理；步骤C：采用Canopy算法、KMeans算法对用户用电信息数据集进行聚类，通过客户画像分析对用户用电信息数据集进行敏感类别标记，然后通过基于SPARK的SMOTE过采样算法对不平衡分布的用户用电信息数据集进行数据处理；步骤D：对用户用电信息数据集进行梯度提升树的训练，得到停电投诉风险模型；步骤E：利用停电投诉风险模型，预测用户的停电敏感类别。该方法有利于准确判别不同用户对停电的敏感程度，以采取不同的安抚和引导策略，减少用户的停电投诉量。

主权项

一种基于梯度提升树的停电投诉风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A：建立用户用电信息表，用户用电信息表中包括用户信息、停电信息以及用户停电投诉信息；步骤B：对用户用电信息表中的用户用电信息数据集进行预处理；步骤C：采用Canopy算法、KMeans算法对用户用电信息数据集进行聚类，通过客户画像分析对用户用电信息数据集进行敏感类别标记，然后通过基于SPARK的SMOTE过采样算法对不平衡分布的用户用电信息数据集进行数据处理，以提高分类准确性；步骤D：对步骤C处理后的用户用电信息数据集进行梯度提升树的训练，得到停电投诉风险模型；步骤E：运行步骤D得到的停电投诉风险模型，预测用户的停电敏感类别。