基于改进随机森林算法的停电敏感用户分类

目前，我国电网企业对于识别停电投诉风险，开展用户停电敏感程度分析的研究工作还处在起步阶段.为了有效地分析停电用户的敏感程度，提出了一种基于改进随机森林算法的停电敏感用户分类算法.首先，对原始数据进行清洗、特征选择等预处理；接着，采用SMOTE算法增加少数敏感用户样本数据量，解决数据分布不均匀问题；然后，以Fisher比作为特征的重要性度量，按比例随机采样选取具有代表性的特征构成子特征空间；最后，利用随机森林算法识别停电敏感用户.通过在真实停电数据上的实验，验证了提出的方法不仅具有较好的准确性和时间性能，而且可以有效处理高维、冗余特征的数据.