Python 数据挖掘之电力窃漏电用户自动识别

Python 数据挖掘之电力窃漏电用户自动识别

  • 综述
  • 拉格朗日插值
  • 决策树模型
  • LM神经网络模型
  • 结果
    • 决策树模型结果图
    • LM神经网络模型结果图

综述

对电力公司数据进行挖掘分析,首先使用拉格朗日插值法进行缺失值处理,然后分别使用决策树模型与LM神经网络模型进行模型拟合,实现对电力窃漏电用户自动识别。完整代码与数据可在我的GitHub中找到,链接在此。

拉格朗日插值

# 拉格朗日插值代码
# 拉格朗日插值代码
import pandas as pd  # 导入数据分析库Pandas
from scipy.interpolate import lagrange  # 导入拉格朗日插值函数

inputfile = 'missing_data.xls'  # 输入数据路径,需要使用Excel格式;
outputfile = 'missing_data_processed.xls'  # 输出数据路径,需要使用Excel格式

data = pd.read_excel(inputfile, header=None)  # 读入数据

# 自定义列向量插值函数
# s为列向量,n为被插值的位置,k为取前后的数据个数,默认为5
def ployinterp_column(s, n, k=5):
    if n + 1 + k > len(s):
        index = list(range(n - k, n)) + list(range(n + 1, len(s)))
    else:
        index = list(range(n - k, n)) + list(range(n + 1, n + 1 + k))
    y = s.iloc[index]  # 取数
    y = y[y.notnull()]  # 剔除空值
    return lagrange(y.index, list(y))(n)  # 插值并返回插值结果

# 逐个元素判断是否需要插值
for i in data.columns:
    for j in range(len(data)):
        if (data[i].isnull())[j]:  # 如果为空即插值。
            data[i][j] = ployinterp_column(data[i], j)

data.to_excel(outputfile, header=None, index=False)  # 输出结果

决策树模型

# 构建并测试CART决策树模型

import pandas as pd  # 导入数据分析库
from random import shuffle  # 导入随机函数shuffle,用来打算数据
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier  # 导入决策树模型
from cm_plot import *  # 导入自行编写的混淆矩阵可视化函数
from sklearn.metrics import roc_curve  # 导入ROC曲线函数
import matplotlib.pyplot as plt

datafile = 'model.xls'  # 数据名
data = pd.read_excel(datafile)  # 读取数据,数据的前三列是特征,第四列是标签
data = data.values  # 将表格转换为矩阵
shuffle(data)  # 随机打乱数据

p = 0.8  # 设置训练数据比例
train = data[:int(len(data) * p), :]  # 前80%为训练集
test = data[int(len(data) * p):, :]  # 后20%为测试集

# 构建CART决策树模型
treefile = 'tree.pkl'  # 模型输出名字
tree = DecisionTreeClassifier()  # 建立决策树模型
tree.fit(train[:, :3], train[:, 3])  # 训练

# 保存模型
from sklearn.externals import joblib

joblib.dump(tree, treefile)

cm_plot(train[:, 3], tree.predict(train[:, :3])).show()  # 显示混淆矩阵可视化结果
# 注意到Scikit-Learn使用predict方法直接给出预测结果。

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test[:, 3], tree.predict_proba(test[:, :3])[:, 1], pos_label=1)
plt.plot(fpr, tpr, linewidth=2, label='ROC of CART', color='green')  # 作出ROC曲线
plt.xlabel('False Positive Rate')  # 坐标轴标签
plt.ylabel('True Positive Rate')  # 坐标轴标签
plt.ylim(0, 1.05)  # 边界范围
plt.xlim(0, 1.05)  # 边界范围
plt.legend(loc=4)  # 图例
plt.show()  # 显示作图结果

LM神经网络模型

import pandas as pd
from random import shuffle
from tensorflow.keras.models import Sequential  # 导入神经网络初始化函数
from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation  # 导入神经网络层函数、激活函数
from cm_plot import *  # 导入自行编写的混淆矩阵可视化函数
from sklearn.metrics import roc_curve  # 导入ROC曲线函数
import matplotlib.pyplot as plt

datafile = 'model.xls'
data = pd.read_excel(datafile)
data = data.values
shuffle(data)

p = 0.8  # 设置训练数据比例
train = data[:int(len(data) * p), :]
test = data[int(len(data) * p):, :]

# 构建LM神经网络模型
netfile = 'net.model'  # 构建的神经网络模型存储路径

net = Sequential()  # 建立神经网络
net.add(Dense(3))  # 添加输入层(3节点)到隐藏层(10节点)的连接
net.add(Activation('relu'))  # 隐藏层使用relu激活函数
net.add(Dense(10))  # 添加隐藏层(10节点)到输出层(1节点)的连接
net.add(Activation('sigmoid'))  # 输出层使用sigmoid激活函数
net.add(Dense(1))
net.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')  # 编译模型,使用adam方法求解

net.fit(train[:, :3], train[:, 3], nb_epoch=1000, batch_size=1)  # 训练模型,循环1000次
net.save_weights(netfile)  # 保存模型

predict_result = net.predict_classes(train[:, :3]).reshape(len(train))  # 预测结果变形
'''这里要提醒的是,keras用predict给出预测概率,predict_classes才是给出预测类别,而且两者的预测结果都是n x 1维数组,而不是通常的 1 x n'''

cm_plot(train[:, 3], predict_result).show()  # 显示混淆矩阵可视化结果

predict_result = net.predict(test[:, :3]).reshape(len(test))
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test[:, 3], predict_result, pos_label=1)
plt.plot(fpr, tpr, linewidth=2, label='ROC of LM')  # 作出ROC曲线
plt.xlabel('False Positive Rate')  # 坐标轴标签
plt.ylabel('True Positive Rate')  # 坐标轴标签
plt.ylim(0, 1.05)  # 边界范围
plt.xlim(0, 1.05)  # 边界范围
plt.legend(loc=4)  # 图例
plt.show()  # 显示作图结果

结果

决策树模型结果图

Python 数据挖掘之电力窃漏电用户自动识别_第1张图片Python 数据挖掘之电力窃漏电用户自动识别_第2张图片

LM神经网络模型结果图

Python 数据挖掘之电力窃漏电用户自动识别_第3张图片
Python 数据挖掘之电力窃漏电用户自动识别_第4张图片

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