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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。
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# Ti-1 氯化车间质量预测（quality-forecast）
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> 父 Issue：#10「[Template-Ti 一期] ① 质量预测 + ③ 炉层杂质预警」
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> 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
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基于 `templates/ti-cl4/point-dict/point_dict.default.csv` 默认点位集（CLF-01 沸腾氯化炉 /
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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
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矩阵 → 质量预测 → 部署接入」全链路，对齐 PRD §5.3 ①「质量预测」。
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## 设计要点
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- **模板化**：特征清单（`config/features.template.yaml`）外置，换行业/换模板只改特征
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清单 + 点位字典，特征工程代码零改动（PRD §5.3「换行业只改 Recipe」）。
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- **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），
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便于离线/隔离网部署，与 `recipe-optim` / `impurity-forecast` 内核模块一致。
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- **可解释前置**：每个 `FeatureSpec` 带 `meaning`（工艺含义），供 #69 模型可解释性引用。
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## 模块
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| 文件 | 说明 | Issue |
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| `features.py` | 点位字典 `PointDict` + 特征规格 `FeatureSpec` + 抽取器 `FeatureExtractor` | #68 |
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| `model.py` | 质量预测模型训练与评估（岭回归 + R²） | #69 |
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| `serve.py` | 模型部署到内核并接入驾驶舱（预测服务） | #73 |
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| `config/features.template.yaml` | 默认特征清单（7 个特征，对齐默认点位集） | #68 |
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## 算子
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`raw / mean / std / min / max / range / diff / slope / ratio`（`ratio` 需 `denominator`）。
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缺失点位统一用 `NaN` 占位，便于上层判空屏蔽（`FeatureMatrix.drop_nan_rows()`）。
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## 运行
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```bash
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# 单测（嵌入式 Python 3.12 即可，无第三方依赖）
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python -m unittest discover -s templates/ti-cl4/quality-forecast/tests -p "test_*.py" -v
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```
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