第六章分别使用了LM神经网络和CART 决策树构建了电力窃漏电用户自动识别模型，章末提出了拓展思考--偷漏税用户识别。 第六章及拓展思考完整代码https://github.com/dengsiying/Electric_leakage_users_automatic_identify.git 项目要求：汽车销售行业在税收上存在多种偷漏税情况导致政府损失大量税收。汽车销售企业的部分经营指标能在

课题来源 “炼数成金网”《Python数据分析案例实战（第九期）》第一周作业：数据集中提供了汽车销售行业纳税人的各个属性与是否偷漏税标识。请结合汽车销售行业纳税人的各个属性，总结衡量纳税人的经营特征，建立偷漏税行为识别模型，识别偷漏税纳税人。 一、数据初步探索分析 （一）导入数据 首先，设置工作路径： import osos.chdir(r'E:\炼数成金：Python数据分析案例实战