
模拟电网稳定性数据源码。
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简介:
电网稳定性模拟数据采用了决策树、多层感知器以及Logistic回归等多种技术。具体而言,这些方法利用了电网稳定性模拟数据集提供的功能,对系统进行分类,从而判断其是否处于稳定状态。随后,数据集被分割为70%用于训练和30%用于验证。在验证集上评估模型的准确性至关重要。值得注意的是,Logistic回归在决策树学习了多层规则感知器之后,展现出了100%的准确率,并且优于单纯的猜测方法,尽管要从数据中挖掘出有意义的模式仍需付出努力。
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