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# 装备成本预测系统
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基于机器学习的装备成本预测系统，支持多种预测模型和数据分析功能。
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## 功能特性
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- 多模型成本预测
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- 机器学习模型 (XGBoost, LightGBM, RandomForest)
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- PLS 回归模型
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- 特征分析与数据可视化
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- 生产商分析
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- 数据集管理
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- 模型训练与评估
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## 系统要求
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- Python >= 3.9, < 3.12
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- MySQL >= 8.0
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- 其他依赖见 pyproject.toml
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## 快速开始
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1. 克隆项目
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```bash
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git clone [repository-url]
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cd cost-prediction
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```
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2. 安装依赖
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```bash
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pip install -e .
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```
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3. 配置数据库
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```bash
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[Windows]
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scripts/setup_env.ps1
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[Linux/macOS]
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scripts/setup_env.sh
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```
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4. 运行系统
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```bash
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python run.py
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```
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## API 文档
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### 预测接口
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- POST `/api/predict` - 使用最优机器学习模型预测
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- POST `/api/pls/predict` - 使用 PLS 模型预测
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### 数据管理
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- GET `/api/data` - 获取装备数据列表
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- GET `/api/data/details/<id>` - 获取装备详情
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- PUT `/api/data/<id>` - 更新装备数据
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### 数据集管理
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- GET `/api/datasets` - 获取数据集列表
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- POST `/api/datasets` - 创建数据集
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- GET `/api/datasets/<id>` - 获取数据集详情
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- PUT `/api/datasets/<id>` - 更新数据集
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- DELETE `/api/datasets/<id>` - 删除数据集
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### 模型管理
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- GET `/api/models` - 获取模型列表
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- POST `/api/train` - 训练模型
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- POST `/api/models/<id>/activate` - 激活模型
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- DELETE `/api/models/<id>` - 删除模型
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### 分析功能
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- POST `/api/analyze-features` - 特征分析
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- POST `/api/analyze-manufacturers` - 生产商分析
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## 开发指南
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详细的开发文档请参考 `docs/dev/` 目录：
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- requirements.md - 项目需求文档
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- debug.md - 调试指南
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## 测试
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运行测试：
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```bash
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python src/test_api.py
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```
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## 许可证
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本项目采用 [LICENSE](LICENSE) 许可证。
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