基于特征選擇改進(jìn)LR-Bagging算法的電力欠費(fèi)風(fēng)險居民客戶預(yù)測

3 應(yīng)用與結(jié)果

　　本應(yīng)用以“電費(fèi)回收風(fēng)險”為主題，要求根據(jù)2015年8月至2015年9月貴州貴陽電網(wǎng)欠費(fèi)居民樣本客戶的行為分析和特征擬合，以及與全量居民客戶的特征匹配，采用分群管理理論和數(shù)據(jù)挖掘算法建立數(shù)學(xué)模型，計算出全量居民客戶的電費(fèi)回收風(fēng)險程度，自動分析識別出欠費(fèi)高風(fēng)險居民客戶群。

　　本部分主要通過改進(jìn)的LR-Bagging算法與單一逐步邏輯回歸算法在電力欠費(fèi)高風(fēng)險居民客戶的預(yù)測的應(yīng)用效果的比較來展開。借助的分析工具為R語言。

3.1 基于本文改進(jìn)算法的模型流程圖

　　針對本應(yīng)用的實際情況，結(jié)合改進(jìn)算法的數(shù)據(jù)需求，整體實際操作過程的流程可以表述如圖3。

3.2 模型與結(jié)果

　　綜上所述，有如下處理過程：

　　3.2.1 定義風(fēng)險客戶樣本

　　業(yè)務(wù)經(jīng)驗告訴我們，并非所有的欠費(fèi)居民客戶都是存在欠費(fèi)風(fēng)險的客戶，因為我們并不排除多數(shù)欠費(fèi)居民客戶因為忘記繳費(fèi)日期而出現(xiàn)欠費(fèi)的可能性。一般情況下，存在欠費(fèi)風(fēng)險的居民客戶占全量客戶的比例不超過25%。因此，考慮通過所有欠費(fèi)居民客戶在2015年8月至9月的累計欠費(fèi)金額的四分之三分位點(diǎn)作為定義欠費(fèi)風(fēng)險居民客戶的標(biāo)準(zhǔn)。

　　圖4為全部居民客戶在2015年8月至9月累計欠費(fèi)金額的概率直方圖，可以發(fā)現(xiàn)，大約75%的居民客戶的累計欠費(fèi)金額在140元以下。經(jīng)過與電網(wǎng)專家的商討，認(rèn)為可選定該數(shù)據(jù)為是否為欠費(fèi)風(fēng)險客戶的閾值。

　　綜上所述，我們定義“壞客戶”樣本，即欠費(fèi)風(fēng)險客戶樣本的標(biāo)準(zhǔn)為：在2015年8月至9月期內(nèi)，累計欠費(fèi)金額超過140元的居民客戶。

　　3.2.2 變量的構(gòu)造與篩選

　　原始居民客戶數(shù)據(jù)包含包括年齡、用電性質(zhì)、合同容量等基本屬性以及總用電量、電費(fèi)實際金額等歷史行為屬性在內(nèi)的25個字段，顯然，變量個數(shù)過多，需要進(jìn)行篩選，具體操作為：

　　對于連續(xù)型變量，計算其與因變量“是否為壞客戶”的spearman相關(guān)系數(shù)，大于0.5的情況下保留;對于離散型變量，對其與因變量做卡方檢驗，保留在0.05顯著性水平下的顯著變量，最終確定的用于建模的變量為：平均用電量、平均電費(fèi)、平均繳費(fèi)時長、信譽(yù)分?jǐn)?shù)、用電類別、行業(yè)代碼、合同容量、城鄉(xiāng)標(biāo)志，對應(yīng)地設(shè)置為X₁~X₈。

　　同時，考慮到離散變量對于邏輯回歸的效果影響，基于目標(biāo)變量對WEO其做編碼處理。WEO叫做證據(jù)權(quán)重(Weight of Evidence)，表示的其實是自變量取某個值的時候?qū)η焚M(fèi)比例的一種影響。若WEO_i表示離散變量的第i個類值的證據(jù)權(quán)重，則有：

(8)

　　其中，P_bi和P_gi分別表示離散變量取第i個類值時，欠費(fèi)風(fēng)險客戶占比和非欠費(fèi)風(fēng)險客戶的占比。

　　最后，隨機(jī)抽取已完成前述處理的居民客戶樣本的10%，共條記錄作為構(gòu)建模型的初始數(shù)據(jù) 。

3.3 建模

　　3.3.1 本文改進(jìn)算法模型

　　基于特征選擇改進(jìn)的LR-Bagging組合模型雖然增加了分類結(jié)果的精度，但特征選擇的隨機(jī)性也不可避免的增加了模型的偶然性。顯然，每一次特征變量個數(shù)發(fā)生改變。在其他條件不變的狀態(tài)下，隨著循環(huán)次數(shù)的增加，至于特征變量的個數(shù)對模型結(jié)果的影響規(guī)律，我們甚至無法預(yù)知。對此，本處采用了實證比較的方法來初步確定上述兩影響因素的最優(yōu)數(shù)值，即通過不斷改變特征變量探究模型效果的變化。模型的效果的好壞仍采用采用AUC值來衡量。即令特征變量個數(shù)k滿足：，同時，基于經(jīng)驗，我們設(shè)置訓(xùn)練集與測試集的樣本比例為7：3，ε的值為0.05，則利用本文算法可以得到不同的組合模型。

　　觀察圖5不難發(fā)現(xiàn)，在其他條件不變的情況下，隨著特征變量個數(shù)的增加，AUC總體呈現(xiàn)先增長后下降的的變化趨勢，且當(dāng)k取值為4時，AUC最大，因此大致可以認(rèn)為4為其最佳特征個數(shù)，選取 時的組合模型為本文改進(jìn)算法得到的最終模型。

　　3.3.2 單一逐步邏輯回歸模型

　　對初始數(shù)據(jù)S通過逐步篩選建立邏輯回歸模型，結(jié)果為：

　　各系數(shù)均通過了0.05顯著性水平下的公式(6)的正態(tài)分布檢驗。因此，該模型是顯著有效的。

4 模型評估

　　分別采用本文基于特征選擇改進(jìn)的LR-Bagging算法的組合模型與單一LR模型對全量居民客戶的風(fēng)險概率預(yù)測，并借助預(yù)測結(jié)果對兩者的準(zhǔn)確性與有效性做出評估。

4.1 準(zhǔn)確性—ROC曲線

　　圖6表明，基于本文算法模型的預(yù)測電力欠費(fèi)風(fēng)險客戶的ROC曲線一直位于單一LR模型預(yù)測結(jié)果的ROC曲線上方，因此，可以認(rèn)為，前者的準(zhǔn)確性優(yōu)于后者。

4.2 有效性—提升度

　　提升度(Lift)是評估一個預(yù)測模型是否有效的一個度量。這個比值由運(yùn)用和不運(yùn)用這個模型所得來的結(jié)果計算而來。一般來說提升度越大，效果明顯。

　　圖7表明，基于本文算法模型的預(yù)測電力欠費(fèi)風(fēng)險客戶的提升度曲線一直位于單一LR模型預(yù)測結(jié)果的提升度曲線上方，因此，可以認(rèn)為，前者的提升度較大，有效性優(yōu)于后者。

5 結(jié)論

　　本文從電力欠費(fèi)風(fēng)險預(yù)測的角度出發(fā)，提出了一種基于特征選擇改進(jìn)的LR-Bagging(即以邏輯回歸為基分類器的Bagging集成學(xué)習(xí))算法，其精髓在于每一個訓(xùn)練的LR基分類器的記錄和字段均通過隨機(jī)抽樣得到。且算法的終止迭代準(zhǔn)則由AUC統(tǒng)計量的變化率決定。該改進(jìn)算法充分考慮了LR的強(qiáng)泛化能力、bagging的高精確度以及特征選擇帶來的LR基分類器的多樣性、弱化的多重共線性與“過擬合”度，效果優(yōu)于單一LR模型。且最終的實驗表明，該改進(jìn)算法得到的電力欠費(fèi)居民客戶風(fēng)險預(yù)測模型的準(zhǔn)確定性與有效性得到提升。而下一步，可針對改進(jìn)算法中最優(yōu)變量個數(shù)的確定問題展開探討，或考慮將其推廣至其他應(yīng)用領(lǐng)域。

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　　本文來源于《電子產(chǎn)品世界》2017年第4期第70頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處。