居民客户电费回收风险的预测研究——基于随机森林算法

为了对居民客户电费回收风险进行预测,首先基于业务逻辑和数据探索性分析构建合适的电费回收风险评价指标,利用谱聚类集成算法对居民客户进行聚类;根据聚类结果评判每个类的风险等级并作为因变量,利用随机森林算法建立电费回收风险预测模型。结果表明:模型预测准确率高达99.7%,其中用电量均值、用电量波动情况、最近月份的欠费情况是影响电费回收风险的重要指标。