基于C5.0决策树算法的电力营销数据挖掘OACSTPCD
Electric Power Marketing Data Mining Based on C5.0 Decision Tree Algorithm
为了对电力企业中不同部门的运行数据进行有效的挖掘,提出利用C5.0决策树算法对数据进行深层次分析,为管理人员提供有价值的决策支持.首先,对数据挖掘中先进的C5.0决策树算法原理进行分析,并通过引入信息熵对原有的属性选择方式进行改进,提高了信息增益比率计算的速度.然后根据设计的售电量关系模型进行对电厂管理信息系统中的数据进行挖掘.在UCI机器学习数据集和电力营销数据集上的实验结果表明,提出的改进C5.0决策树算法具有良好的分类性能,能够对售电市场进…查看全部>>
卜晓阳;蔡岩;王宗伟;赵郭燚
国家电网公司,客户服务中心,天津300309河北师范大学,软件学院,河北,石家庄050024国家电网公司,客户服务中心,天津300309国家电网公司,客户服务中心,天津300309
信息技术与安全科学
数据挖掘C5.0决策树电力营销信息熵分类预测
《微型电脑应用》 2022 (1)
23-26,4
河北省高校青年创新人才类项目(2019HBQNCX032)
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