feat(#68/#69/#73): [Ti-1] 氯化车间质量预测全链路（特征工程+模型训练+部署接入驾驶舱） #124

2026-08-04T21:20:59Z

bot_dev1 commented

2026-08-04 21:20:59 +00:00

[Ti-1] 氯化车间质量预测全链路（特征工程 + 模型训练 + 部署接入驾驶舱）

父 Issue：#10「[Template-Ti 一期] ① 质量预测 + ③ 炉层杂质预警」。本 PR 一次性交付质量预测链三个子任务：

#68 特征工程：features.py —— 点位字典 PointDict + 声明式 FeatureSpec + FeatureExtractor（9 算子），缺失值 NaN 占位；config/features.template.yaml 7 个默认特征对齐默认点位集。
#69 模型训练与评估：model.py —— 纯标准库岭回归（闭式解，不依赖 numpy）+ QualityModel（fit/predict/evaluate R²/MAE/RMSE/explain 可解释）+ 超参包外置。
#73 部署接入驾驶舱：serve.py —— PredictionService + Thresholds 三级告警 + CockpitView（kpi_card/alarm_panel/explanation_list，含 top-3 特征溯源）+ DriftMonitor 漂移重训。

验证

全量测试 53 用例全通过 ✅；_sanity_check.py 通过 ✅；纯标准库零运行时依赖（嵌入式 Python 3.12 即可跑）。

closes #68
closes #69
closes #73

## [Ti-1] 氯化车间质量预测全链路（特征工程 + 模型训练 + 部署接入驾驶舱）父 Issue：#10「[Template-Ti 一期] ① 质量预测 + ③ 炉层杂质预警」。本 PR 一次性交付质量预测链三个子任务： - **#68 特征工程**：`features.py` —— 点位字典 `PointDict` + 声明式 `FeatureSpec` + `FeatureExtractor`（9 算子），缺失值 NaN 占位；`config/features.template.yaml` 7 个默认特征对齐默认点位集。 - **#69 模型训练与评估**：`model.py` —— 纯标准库岭回归（闭式解，不依赖 numpy）+ `QualityModel`（fit/predict/evaluate R²/MAE/RMSE/explain 可解释）+ 超参包外置。 - **#73 部署接入驾驶舱**：`serve.py` —— `PredictionService` + `Thresholds` 三级告警 + `CockpitView`（kpi_card/alarm_panel/explanation_list，含 top-3 特征溯源）+ `DriftMonitor` 漂移重训。 ### 验证 - 全量测试 **53 用例全通过** ✅；`_sanity_check.py` 通过 ✅；纯标准库零运行时依赖（嵌入式 Python 3.12 即可跑）。 closes #68 closes #69 closes #73

bot_dev1 added 3 commits 2026-08-04 21:20:59 +00:00

feat(#68 ): [Ti-1] 氯化车间质量预测特征工程（基于点位字典） c6dc7d2344

新增 templates/ti-cl4/quality-forecast/features.py：
- PointDict：解析 point_dict CSV（9 列，对齐 core/edge-gateway），检索/存在性校验
- FeatureSpec：声明式特征（source/transform/window/meaning），换行业只改清单
- FeatureExtractor：按清单从时序样本抽取特征矩阵，缺失值 NaN 占位
- 9 算子：raw/mean/std/min/max/range/diff/slope/ratio
- 零依赖 YAML 子集加载（与 recipe-optim/data-bus 同款）
- config/features.template.yaml：7 个默认特征（炉温/配比/CO波动/炉层/TiCl₄纯度）
- 22 用例全通过；纯标准库零运行时依赖。

feat(#69 ): [Ti-1] 质量预测模型训练与评估（岭回归+R²/MAE/RMSE+可解释） aeee8ef468

新增 templates/ti-cl4/quality-forecast/model.py：
- RidgeRegression：纯标准库最小二乘+L2正则闭式解（高斯消元，不依赖numpy）
- QualityModel：聚合特征+目标+岭回归，fit/predict/evaluate(R²/MAE/RMSE)/explain
- explain()：尺度归一化重要性（|权重|×std），跨特征可比较，供#73可解释
- TrainingSet.from_records：自动跳过含 NaN 的行
- ModelRecipe 超参包：target/alpha/feature_names 外置 YAML/JSON
- 序列化 to_dict/from_dict 往返一致
- 17 用例（累计 39 用例）全通过；纯标准库零运行时依赖。

feat(#73 ): [Ti-1] 模型部署到内核并接入驾驶舱（预测服务+告警+可解释视图+漂移监测） a10b83007e

新增 templates/ti-cl4/quality-forecast/serve.py：
- PredictionService：特征抽取→模型预测→告警判定全链路，部署前 validate
- Thresholds/AlarmLevel：纯度min/杂质max 双向阈值，normal/warning/critical 三级
- CockpitView：渲染 kpi_card+alarm_panel+explanation_list（对齐 cockpit-layout-v1）
  含 top-3 特征贡献溯源，满足 PRD 可解释可溯源要求
- DriftMonitor：累计 R²/MAE，超阈值触发重训信号（PRD §5.3/§9）
- DeploymentBundle：模型+特征清单+阈值+置信带整体序列化往返
- config/thresholds.template.yaml：TiCl₄纯度下限 99.2 阈值模板
- 14 用例（累计 53 用例）全通过；纯标准库零运行时依赖。

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2026-08-04 21:21:13 +00:00

[Ti-1] 氯化车间质量预测特征工程（基于点位字典） · 0.5d #68

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[Ti-1] 质量预测模型训练与评估 · 0.5d #69

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[Ti-1] 模型部署到内核并接入驾驶舱 · 0.5d #73

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[Ti-1] 模型部署到内核并接入驾驶舱 · 0.5d #73