基于C5.0决策树算法的电力营销数据异常识别方法

为了增强电力营销数据异常识别的精确度,进而能够精准捕捉异常数据模式,本文借助C5.0决策树算法,深入探索了电力营销数据异常识别方法。根据电力营销数据类型,选择相应的传感器采集数据,并对数据进行集成处理。从集成的数据中提取异常特征,根据业务知识,选择对异常识别有重要影响的特征。在此基础上,构建C5.0决策树,根据特征变量的取值,识别数据异常,输出异常标识。实验测试结果表明,该方法应用后,在测试样本数量逐渐增加的情况下,数据异常识别误报率最高不超过1%,具有较高的识别准确性。