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申请/专利权人：国网山东省电力公司经济技术研究院
摘要：本发明提供了基于Python和机器学习的碳金融违约风险概率预测方法和装置。一种基于Python和机器学习的碳金融违约风险概率预测方法，包括：收集企业的基础信息、能源使用情况、环境影响数据和运营数据，并使用Python编程环境中的Numpy和Pandas库对收集到的数据进行清洗、筛选、格式化和标准化处理；选择Poisson分布和指数分布作为预测模型，在Python环境下，利用机器学习工具设置模型参数，并使用历史数据对预测模型进行训练和优化处理；开发Python脚本实现从数据输入、数据处理、风险预测到结果输出的自动化处理；采用混淆矩阵统计方法评估预测模型的预测结果的真实性和误差。
主权项：1.一种基于Python和机器学习的碳金融违约风险概率预测方法，其特征在于，包括：收集企业的基础信息、能源使用情况、环境影响数据和运营数据，并使用Python编程环境中的Numpy和Pandas库对收集到的数据进行清洗、筛选、格式化和标准化处理；选择Poisson分布和指数分布作为预测模型，在Python环境下，利用机器学习工具设置模型参数，并使用历史数据对预测模型进行训练和优化处理；开发Python脚本实现从数据输入、数据处理、风险预测到结果输出的自动化处理；采用混淆矩阵统计方法评估预测模型的预测结果的真实性和误差。
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百度查询： 国网山东省电力公司经济技术研究院 基于Python和机器学习的碳金融违约风险概率预测方法和装置
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