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J-GLOBAL ID：201802269154159278   整理番号：18A0186979

ランダムフォレストに基づく信用評価電力利用者に関する研究【Powered by NICT】

Study on credit evaluation of electricity users based on random forest

著者 (2件)： Zhao Yandong (The College of Automation and Electronic Engineering, Qingdao University of Science and Technology, 53 Zhengzhou Road, Qingdao, P. R. China) ,  Ma Xiao (The College of Automation and Electronic Engineering, Qingdao University of Science and Technology, 53 Zhengzhou Road, Qingdao, P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CAC  ページ： 4729-4732  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電気顧客のリスク評価の問題を考慮して,評価結果の精度を改善するために,改良した確率的森林に基づく信用評価の新しい方法を本論文で提示した。ディシジョンツリー葉ノードの精度の重量を増加させ,ランダムフォレストにほとんど分類決定木の影響を低減するために二次訓練の方法により,予測の精度を改善した。北京電力会社によって収集されたデータを用いて,ランダムフォレスト,サポートベクトルマシン,ディシジョンツリーアルゴリズムを比較し,結果は,この方法が高い精度を有する,電力顧客の応用と開発利点の見地において有望であることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ディシジョンツリー ,  リスク評価 ,  サポートベクトルマシン ,  *電力
準シソーラス用語： 電力会社 ,  北京市 ,  *ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ランダムフォレスト ,  信用評価 ,  電力利用 ,  研究