基于朴素贝叶斯分类器的电力系统信誉评级研究

摘要

目前电力企业普遍面临的一个难题是客户的巨额欠费。为此,电力公司每年都需要投入大量的精力进行电费催缴工作,但问题至今仍难以得到根本解决。通过从电力系统大规模的缴费数据中提取训练样本,利用朴素贝叶斯算法进行学习,得到分类规则,将这些规则应用于对用电客户的信誉进行评级,建立客户信誉评级系统,可以帮助电力企业更好地管理客户缴费行为,并为其运营管理提供数据支持。结果表明,对于不同的分类样本甚至不同的指标体系,都可以获得较好的分类效果。