该研究使用了哪些机器学习算法？
研究使用了K近邻（KNN）、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）三种机器学习算法。
Data-Optimized Contingency Screening: A Machine Learning Approach to Power System Security
（翻译）数据优化的事故筛选：一种面向电力系统安全的机器学习方法
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2609.04300: Data-Optimized Contingency Screening: A Machine Learning Approach to Power System Security
AI 摘要
本文研究了利用机器学习算法对电力系统事故状态进行安全等级分类的方法，将事故划分为安全、中等和严重三类。研究采用牛顿-拉夫逊潮流法生成数据，以综合性能指数作为安全指标，并使用SMOTE与PCA进行预处理，在IEEE-14和IEEE-30总线系统上评估了KNN、随机森林和支持向量机。结果显示随机森林表现最佳，F1分数分别达到0.97和0.86，PCA对性能提升贡献显著。
AI 问答
研究的主要性能评价指标是什么？
主要采用精确率、召回率和F1分数作为评价指标，其中F1分数在IEEE-30和IEEE-14系统中最高分别为0.97和0.86。
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