CostPrediction/README.md

装备成本预测系统

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。

功能特性

• 多模型成本预测
  • 机器学习模型 (XGBoost, LightGBM, RandomForest)
  • PLS 回归模型
• 特征分析与数据可视化
• 生产商分析
• 数据集管理
• 模型训练与评估

系统要求

• Python >= 3.9, < 3.12
• MySQL >= 8.0
• 其他依赖见 pyproject.toml

快速开始

1. 克隆项目

git clone [repository-url]
cd cost-prediction

2. 安装依赖

pip install -e .

3. 配置数据库

[Windows]
scripts/setup_env.ps1

[Linux/macOS]
scripts/setup_env.sh

4. 运行系统

python run.py

API 文档

预测接口

• POST /api/predict - 使用最优机器学习模型预测
• POST /api/pls/predict - 使用 PLS 模型预测

数据管理

• GET /api/data - 获取装备数据列表
• GET /api/data/details/<id> - 获取装备详情
• PUT /api/data/<id> - 更新装备数据

数据集管理

• GET /api/datasets - 获取数据集列表
• POST /api/datasets - 创建数据集
• GET /api/datasets/<id> - 获取数据集详情
• PUT /api/datasets/<id> - 更新数据集
• DELETE /api/datasets/<id> - 删除数据集

模型管理

• GET /api/models - 获取模型列表
• POST /api/train - 训练模型
• POST /api/models/<id>/activate - 激活模型
• DELETE /api/models/<id> - 删除模型

分析功能

• POST /api/analyze-features - 特征分析
• POST /api/analyze-manufacturers - 生产商分析

开发指南

详细的开发文档请参考 docs/dev/ 目录：

• requirements.md - 项目需求文档
• debug.md - 调试指南

测试

运行测试：

python src/test_api.py

许可证

本项目采用 LICENSE 许可证。