基于決策樹算法的電力客戶智能分類方法

摘 要：電力客戶數(shù)據(jù)涉及多個維度和復雜的關聯(lián)關系，導致分類不準確，因此，本文提出基于決策樹算法的電力客戶智能分類方法。采用中位數(shù)填充方法填補收集的電力客戶數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)預處理，利用處理后的數(shù)據(jù)結合GINI系數(shù)構建電力客戶決策樹模型，形成一棵能夠反映客戶分類規(guī)律的決策樹，去除不必要的分支和節(jié)點，使模型更加簡潔，同時減少過擬合的風險。試驗結果表明，設計方法能夠根據(jù)電力客戶的變化而調整，分類置信度較高，能夠更加精準地智能劃分電力客戶類別，為電力企業(yè)的精準營銷、個性化服務以及風險管理提供有力的支持。

關鍵詞：決策樹算法；電力客戶；客戶智能分類；分類方法

中圖分類號：TN 911" 文獻標志碼：A

在電力行業(yè)中，客戶分類是企業(yè)制定市場營銷策略、優(yōu)化服務流程以及提升客戶滿意度的重要前提。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術的快速發(fā)展，越來越多的電力企業(yè)開始嘗試利用這些先進技術對客戶進行智能分類，以對不同類型客戶進行精準識別和服務[1]。

決策樹算法作為一種常用的數(shù)據(jù)挖掘技術，以其直觀易懂、計算效率高以及易于實現(xiàn)等優(yōu)點，在客戶分類領域得到廣泛應用。利用基于決策樹算法的電力客戶智能分類方法，通過構建決策樹模型，學習和分析電力客戶的各項特征，從而對客戶進行自動分類。與傳統(tǒng)的客戶分類方法相比，基于決策樹算法的電力客戶智能分類方法具有以下優(yōu)勢：首先，它能夠處理大量復雜的數(shù)據(jù)，并從中提取對客戶分類有用的信息。其次，決策樹模型具有良好的解釋性，使企業(yè)能夠清晰地了解分類的依據(jù)和邏輯。最后，該方法能夠根據(jù)實際情況動態(tài)調整和優(yōu)化分類結果，以適應不斷變化的市場環(huán)境和客戶需求[2]。

因此，研究基于決策樹算法的電力客戶智能分類方法具有重要的理論意義和實際應用價值。本文旨在探討該方法的實現(xiàn)過程以及應用效果，為電力企業(yè)的客戶管理和市場拓展提供有益的參考。

1 處理電力客戶數(shù)據(jù)

電力客戶數(shù)據(jù)作為電力公司的核心信息資產(chǎn)，包括豐富的用戶用電行為、消費習慣以及服務需求等方面的信息。因此，對這些數(shù)據(jù)進行規(guī)范處理尤為重要。處理電力客戶數(shù)據(jù)的主要流程包括數(shù)據(jù)清洗、重復記錄識別與刪除等關鍵步驟。

首先，清洗數(shù)據(jù)是處理電力客戶數(shù)據(jù)的基礎工作。利用Python中的pandas庫，對電力客戶數(shù)據(jù)進行全面掃描，識別并處理其中的異常值、缺失值以及格式不一致等問題。其次，在清洗過程中，特別關注可能導致記錄重復的關鍵字段，例如用戶姓名、用戶編號、用電地址等?；谧侄纹ヅ涞姆椒?，通過比較不同記錄中的關鍵字段是否相同，來識別可能的重復記錄。為了提高識別的準確性，可以結合多種字段進行匹配，如果用戶姓名和用電地址同時相同，就視為重復記錄[3]。在識別出重復記錄后，需要進行人工核查，仔細比對每條記錄的詳細信息，保證不會誤刪實際屬于不同客戶的記錄。最后，利用數(shù)據(jù)處理工具自動刪除重復的記錄。在刪除過程中，要備份原始數(shù)據(jù)，以防誤刪或需要回溯的情況。經(jīng)過上述數(shù)據(jù)清洗和重復記錄刪除后，可以得到一個不包括重復記錄的電力客戶數(shù)據(jù)集，也就是清洗后剩余的有效數(shù)據(jù)記錄，見表1。

由于清洗后的電力客戶數(shù)據(jù)中仍然存在缺失值，因此根據(jù)數(shù)據(jù)分布特點，采用中位數(shù)填充方法填充數(shù)據(jù)，達到電力客戶數(shù)據(jù)預處理的目的。假設電力客戶數(shù)據(jù)集為D，缺失值的位置為Xq，使用中位數(shù)填充公式可以表示公式（1）。

Xi=median（Xq） " （1）

式中：Xi為填充后的數(shù)據(jù)；median為中位數(shù)；Xq為缺失值的位置。

通過以上步驟，完成電力客戶數(shù)據(jù)處理，為提高模型的分類準確性和穩(wěn)定性提供基礎。

2 建立電力客戶決策樹模型

電力客戶數(shù)據(jù)可能涉及多個維度和復雜的關聯(lián)關系，容易導致電力客戶智能分類不準確，因此，引入決策樹，構建電力客戶決策樹模型，為準確分類奠定基礎。以上述處理后的電力客戶數(shù)據(jù)為基礎，建立電力客戶決策樹模型。

以平均數(shù)為候選電力價值指標，采用CART算法計算各分區(qū)的GINI系數(shù)，選取最小GINI系數(shù)作為分割的根節(jié)點[4]。在此基礎上，對比各備選指數(shù)的GINI系數(shù)，將最小GINI系數(shù)作為最終檢驗屬性。

樣本集的GINI數(shù)的計算方法如公式（2）所示。

gini（Xi）=1-∑pj2（Xi） " （2）

式中：pj為分類j在Xi中出現(xiàn)的概率。

如果分割指數(shù)為離散型數(shù)據(jù)，那么處理方式會有所不同。連續(xù)型指標，例如用電量、繳費金額等，其取值范圍通常是一個連續(xù)的數(shù)值區(qū)間。在這種情況下，決策樹算法會考慮將指數(shù)的數(shù)值范圍劃分為多個子區(qū)間，并計算每個子區(qū)間對應的GINI系數(shù)。為了確定最佳的分割點，算法會遍歷所有可能的分割點，并計算每個分割點將數(shù)據(jù)集分割成兩部分后的GINI系數(shù)。選取使GINI系數(shù)最小的分割點，并將該分割點對應的指數(shù)數(shù)值包括在GINI最小的真子集中，將數(shù)據(jù)集分為2個部分[5]。

將兩個樣本子集（S1和S2）集中在根節(jié)點上，并使用與第一步相同的遞推式構造樹子節(jié)點。不斷地重復操作，直到所有子節(jié)點中的采樣均相同，或者沒有可以選擇的屬性為止[6]，即通過不斷迭代的方式，逐漸細化數(shù)據(jù)，直到將所有的數(shù)據(jù)都歸類到相應的分類結果中。此時，利用決策樹算法得到當前價值預測模型，如圖1所示。

價值模型可以用公式（3）表示。

（3）

式中：gini（Xi1）、gini（Xi2）、gini（Xi3）、gini（Xi4）、gini（Xi5）表示客戶劃分的GINI閾值。

圖1和公式（3）展示了當前價值決策樹預測模型，能清晰地反映當前價值分類的決策過程，利用決策樹算法建立的模型可以為電力客戶智能分類提供依據(jù)。

3 修剪決策樹智能劃分電力客戶類別

由于通過遞歸方式生成的決策樹過于復雜，因此會出現(xiàn)過擬合的問題，過擬合說明決策樹在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)非常出色，但面對新的、未知的數(shù)據(jù)，其分類性能就會大打折扣。因此，本文使用剪枝技術提高決策樹泛化能力，降低了數(shù)據(jù)維度。

采用極小化決策樹整體損失函數(shù)的方法來實施剪枝，找到一個平衡點，即保持決策樹對訓練數(shù)據(jù)的分類能力的同時，降低其復雜度，從而避免過擬合。為了實現(xiàn)這個目標，計算樣本Xi的經(jīng)驗熵如公式（4）所示。

（4）

式中：N為電力客戶樣本個數(shù)；e為決策樹節(jié)點編號；m為分類編號。公式（4）反映了決策樹在訓練數(shù)據(jù)上的復雜度，進一步計算損失函數(shù)，去除對分類貢獻不大、卻可能導致過擬合的分支，如公式（5）所示。

（5）

式中：H（Xi）為樣本Xi的經(jīng)驗熵；|Xi|為所求出決策樹的節(jié)點總數(shù)；a為權重系數(shù)。

在電力客戶智能分類中，損失函數(shù)直接反映了模型對訓練數(shù)據(jù)的擬合程度，損失函數(shù)過小說明模型過于復雜，容易過擬合，而損失函數(shù)過大則可能導致模型過于簡單，出現(xiàn)欠擬合的情況[7]。針對電力客戶智能分類這個特定問題，考慮到將高風險客戶（例如潛在違約客戶或高價值客戶）誤分類為低風險客戶的代價通常遠高于相反情況，當調整損失函數(shù)時須特別注重這點。通過降低損失函數(shù)中與高風險客戶分類錯誤相關的權重參數(shù)（上述的參數(shù)a），提高模型對高風險客戶的識別準確率，同時保持對低風險客戶的分類穩(wěn)定性，尋求模型復雜性與分類性能之間的最佳平衡，保證模型充分學習數(shù)據(jù)特征的同時，不會因過于復雜而喪失泛化能力。因此，最終的電力客戶智能分類如公式（6）所示。

（6）

綜上所述，該部分采用基于損失函數(shù)計算的剪枝策略，通過遍歷決策樹的所有節(jié)點，并比較剪枝前后整體損失函數(shù)的變化，確定是否剪除節(jié)點，保留分類貢獻較大的關鍵節(jié)點，同時去除那些可能導致過擬合的冗余節(jié)點，從而修剪出一個既精簡又高效的電力客戶智能分類模型。至此，完成本文基于決策樹算法的電力客戶智能分類方法設計。

4 試驗

4.1 試驗準備

為了驗證本文設計方法的有效性，進行電力客戶智能分類試驗。試驗環(huán)境：在硬件資源方面，選用性能卓越的Dell Precision Tower7820計算機作為試驗平臺，配備20核的CPU以及128GBDDR4的內存容量。在存儲方面，采用2TBSSD和4TBHDD的組合。為了加速模型訓練，配置NVIDIAGeForceRTX3090GPU，保證試驗高效進行。在軟件環(huán)境方面，安裝Windows10Pro操作系統(tǒng)，配置Python3.8編程環(huán)境。選擇scikit-learn0.24.2機器學習庫和pandas1.3.0數(shù)據(jù)處理庫來處理數(shù)據(jù)。

為了對電力客戶進行智能分類試驗，本文收集了北方某電網(wǎng)的真實數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不僅包括客戶的用電信息，還涉及支付習慣、欠費情況等多項關鍵指標。在數(shù)據(jù)預處理階段，使用公式（1）～公式（5）處理這些原始數(shù)據(jù)，將其轉換為適合分析的格式，并提取能夠反映客戶屬性的關鍵指標。與此同時，參照電網(wǎng)企業(yè)的實際經(jīng)營狀況對客戶進行分類，其中有大量的電力消耗但不積極付款的鉆石客戶以及耗電量中等但逾期率高的白金客戶、電力消費量大且發(fā)展勢頭強勁的優(yōu)質潛在客戶、消費迅速增加的新客戶以及功耗消耗增長率低的小型企業(yè)等。為了更好地理解和分析這些客戶群體的特征，收集客戶的用電數(shù)據(jù)、支付記錄、欠費情況、消費增長率等多方面的信息，這些數(shù)據(jù)為本文智能分類試驗提供數(shù)據(jù)支持，本文將利用這些數(shù)據(jù)對客戶進行精細化分類試驗。

4.2 試驗結果及分析

為了驗證本文方法的優(yōu)勢，利用本文方法、支持向量機方法以及K-NN算法分別分類電力客戶，形成對比試驗，得到3種方法對比置信度的試驗結果，見表2。

根據(jù)表2的試驗結果可以看出，應用本文決策樹算法在各類客戶上的分類置信度普遍高于支持向量機分類方法和K-NN分類方法，表明在電力客戶智能分類問題上，本文決策樹算法具有更高的分類準確性和穩(wěn)定性。在鉆石客戶分類中，本文決策樹算法的分類置信度達到了0.90，明顯高于其他兩種方法，說明其在識別高價值客戶方面的性能優(yōu)越。白金客戶和優(yōu)質潛在客戶的分類置信度也保持在較高水平，進一步證明本文決策樹算法在客戶細分中的有效性。對新客戶和小型企業(yè)這兩類客戶來說，雖然分類置信度相對較低，但本文決策樹算法仍然具有一定的優(yōu)勢，當企業(yè)拓展市場和服務小型企業(yè)時，有助于更加精準地識別潛在客戶和制定市場策略。綜上所述，本文決策樹算法在電力客戶智能分類問題上具有出色的表現(xiàn)，置信度最高，能夠為企業(yè)提供準確、穩(wěn)定的客戶分類結果，能夠更好地理解和把握客戶需求，還能夠實現(xiàn)資源優(yōu)化配置和服務精準定位，從而提高企業(yè)的運營效率和客戶滿意度。

5 結語

本文深入研究基于決策樹算法的電力客戶智能分類方法，通過構建決策樹模型，對電力客戶進行精準分類。雖然本文取得了一些積極的成果，但仍存在不足。本研究的數(shù)據(jù)集存在一定的局限性，未來研究將進一步擴大數(shù)據(jù)集規(guī)模，涵蓋更多類型的電力客戶，以提高分類的準確性和泛化能力。決策樹算法本身也存在一些局限性，在未來研究中，會考慮結合其他算法對其進行改進，以進一步提高分類性能。展望未來，將繼續(xù)關注電力客戶智能分類領域的研究進展，并探索更多先進的算法和技術。同時，也將關注電力行業(yè)的實際需求和市場變化，不斷優(yōu)化和完善基于決策樹算法的電力客戶智能分類方法，為電力企業(yè)的客戶管理和市場拓展工作提供更好的服務。

參考文獻

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