机器学习在政企业务故障识别中的应用

利用机器学习,初步解决运营商政企业务运维中无法精准识别客户侧故障的痛点问题。本文利用核密度估计法构建更为智能的政企业务监测模型,并通过交叉验证、边界偏差修正提升模型准确性,有效识别客户侧关电导致的规律性告警,减少政企运维人工投入,进一步降本增效。