建立疑似窃电用户的识别模型代码

以下是一个简单的疑似窃电用户的识别模型代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
data = pd.read_csv("electricity_data.csv")

# 特征选择
features = ['AvgPower','MaxPower','Voltage','Current','Frequency','PowerFactor']

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(data[features], data['IsStealing'], test_size=0.2, random_state=42)

# 训练决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(train_data, train_target)

# 预测测试集结果
pred_target = model.predict(test_data)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(test_target, pred_target)
print("准确率：", accuracy)

说明：

1. 数据文件为 `electricity_data.csv`，包含了电表的各项指标和是否存在窃电行为的标签 `IsStealing`。
2. 在特征选择中，我们选取了电表的平均功率、最大功率、电压、电流、频率和功率因数作为特征。
3. 使用 `train_test_split` 函数将数据划分为训练集和测试集，其中测试集占20%。
4. 使用决策树模型进行训练，并对测试集进行预测。
5. 最后计算模型的准确率。