# Ti-1 氯化车间质量预测（quality-forecast）

> 父 Issue：#10「[Template-Ti 一期] ① 质量预测 + ③ 炉层杂质预警」
> 子任务：#68 特征工程 / #69 模型训练与评估 / #73 模型部署到内核并接入驾驶舱

基于 `templates/ti-cl4/point-dict/point_dict.default.csv` 默认点位集（CLF-01 沸腾氯化炉 /
RF-01 精制还原 / E-01 能源 / ST-01 蒸汽 / CW-01 循环水），交付「DCS 点表 → 可训练特征
矩阵 → 质量预测 → 部署接入」全链路，对齐 PRD §5.3 ①「质量预测」。

## 设计要点

- **模板化**：特征清单（`config/features.template.yaml`）外置，换行业/换模板只改特征
  清单 + 点位字典，特征工程代码零改动（PRD §5.3「换行业只改 Recipe」）。
- **纯标准库零运行时依赖**：CSV/YAML 子集/统计全部自实现（不依赖 numpy/pandas/pyyaml），
  便于离线/隔离网部署，与 `recipe-optim` / `impurity-forecast` 内核模块一致。
- **可解释前置**：每个 `FeatureSpec` 带 `meaning`（工艺含义），供 #69 模型可解释性引用。

## 模块

| 文件 | 说明 | Issue |
| --- | --- | --- |
| `features.py` | 点位字典 `PointDict` + 特征规格 `FeatureSpec` + 抽取器 `FeatureExtractor` | #68 |
| `model.py` | 质量预测模型训练与评估（岭回归 + R²） | #69 |
| `serve.py` | 模型部署到内核并接入驾驶舱（预测服务） | #73 |
| `config/features.template.yaml` | 默认特征清单（7 个特征，对齐默认点位集） | #68 |

## 算子

`raw / mean / std / min / max / range / diff / slope / ratio`（`ratio` 需 `denominator`）。
缺失点位统一用 `NaN` 占位，便于上层判空屏蔽（`FeatureMatrix.drop_nan_rows()`）。

## 运行

```bash
# 单测（嵌入式 Python 3.12 即可，无第三方依赖）
python -m unittest discover -s templates/ti-cl4/quality-forecast/tests -p "test_*.py" -v
```