Stacking模型融合提升专变电费回收风险识别效率

本文主要探讨了在电力公司面临专变用户电费回收风险的背景下，提出了一种创新的风险识别方法——基于Stacking模型融合。Stacking是一种集成学习策略，它通过构建一个元学习器来结合多个基学习器的预测结果，以提高整体模型的性能。 首先，研究者对专变用户数据进行了深入的预处理，包括特征处理、特征构造和特征筛选。这一步骤旨在清洗和提取数据中的关键信息，以便于模型更好地理解和学习。通过对样本分布的优化，以及从特征属性的角度考虑，作者试图增强模型的泛化能力，使其不仅在训练数据上表现良好，也能在未见过的数据上展现出稳定的表现。 接着，Stacking模型被用来整合多种基础学习器，如LGBM（LightGBM，一种高效的梯度提升决策树算法），这些学习器各自具有独特的优点和适用场景。Stacking通过多层次的学习结构，可以充分利用各个学习器的互补性，从而提高风险识别的精度和效率。 实验结果显示，相较于常见的分类算法，如逻辑回归、随机森林和支持向量机等，基于Stacking模型融合的方法在精确率、召回率、P-R调和均值和AUC值（Area Under Curve，用于评估二分类模型性能的指标）上表现出显著的优势。这意味着该方法能够更有效地识别出专变用户的电费回收风险，从而帮助电力公司及时采取预防或应对措施，保障公司的经济效益和市场竞争力。 总结来说，本文提出的基于Stacking模型融合的专变用户电费回收风险识别方法，通过有效的特征工程和模型集成，为电力公司在复杂市场环境中管理电费回收风险提供了一种高效且精准的工具。这种方法的应用不仅提升了风险识别的准确性，也为电力行业的数字化转型和风险管理提供了新的思考视角。