基于改进C5.0决策树算法的电力营销异常数据挖掘研究

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万方数据

中文摘要：由于电力营销数据规模较大且数据组成复杂,传统挖掘方法容易出现异常数据识别不准确的问题,本文研究基于改进C5.0 决策树算法的电力营销异常数据挖掘.通过收集与预处理等步骤做好电力营销数据的准备工作,引入信息熵改进C5.0 决策树算法的属性选择方式,并利用改进后算法挖掘电力营销异常数据.实验结果表明,设计方法下电力营销异常数据挖掘结果的正确率高达 97.5%,挖掘性能较强.

作者：

肖杰

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作者单位：

国网甘肃省电力公司兰州新区供电公司

关键词：

改进C5.0决策树算法电力营销营销数据异常数据数据挖掘

出版年：

2024

消费电子

中国电子商会

消费电子

影响因子：0.076

ISSN：1674-7712

年,卷(期)：2024.(8)