Python数据挖掘—电力窃漏电用户自动识别

实验有两个部分： 1．    利用拉格朗日差值法进行缺失值的补充 2．    构建分类模型对窃电用户进行识别 (一)     用户的用电数据存在缺失值，数据见“test/data/missing_data.xls”,利用拉格朗日插值法补全数据。 (二)     对所有窃电用户及正常的用电的电量，警告及线损数据和该用户在当天是否窃电漏电的标识，按窃电漏电评价标准进行处理样本数据，得到专家样本，数据见

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