基于LR-Bagging算法的电费回收风险预测方法、系统、存储介质及计算机设备

摘要

本发明为基于LR‑Bagging算法的电费回收风险预测方法、系统、存储介质及计算机设备，能够根据客户行为轨迹准确预测出欠费的违约概率，改变了事后欠费管理的被动局面，减少电力客户欠费风险。其方法包括：确立分析目标，抽取正负样本；收集指标，选取与用电客户欠费风险相关的指标，根据相关的指标衍生形成指标体系；指标预处理，筛选高预测力的指标进入模型；构造基于LR‑Bagging算法模型，根据随机选取样本的子集及步骤3所筛选的指标来训练LR‑Bagging算法模型，模型的终止迭代条件由AUC统计量的变化率决定；把训练后得到的多个逻辑回归模型作为基分类器，把多个基分类器的预测结果的加权平均作为最终的预测概率。