数据挖掘于分析实例解析——汽车偷税漏税的项目详解以及利用LM神经网络算法自动识别窃电用户-白红宇的个人博客

数据挖掘于分析实例解析——汽车偷税漏税的项目详解以及利用LM神经网络算法自动识别窃电用户

发布日期：2021-05-07 05:53:27 浏览次数：16 分类：原创文章

本文共 322 字，大约阅读时间需要 1 分钟。

项目背景：

目前企业存在偷税漏税的现象泛滥，严重影响国家的经济的基础，为了维护国家权力和利益，应该加大对企业的偷税漏税的行为的规范。如何维护数据挖掘思想，通过智能的识别企业的偷税漏税的行为。有力于打击企业的偷税漏税的行为，维护国家的经济损失和社会秩序。在汽车的销售行业中在税收上存在少开发票的金额。少计上牌，按揭，等一系列未入账的。以下通过数据挖掘的思想，结合多种数据算法来实现对汽车销售中偷税漏税行为进行建模，识别。

项目建模流程：

建模思想：

1数据的抽取：

2数据的分析：

3数据变换：

4数据样本的构建

5模型的构建

6模型的对比

7模型的评价

8模型的测试结果和说明

模型的迁移:LM神经网络算法和CART决策树算法自动识别窃电用户：

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