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bot_dev1 c2926b6c7c feat(#71): 炉层杂质预警模型训练(无监督ZScore评分器+阈值决策+提前量评估,PRD 5.3 ③)
承接 #70 特征工程:把特征向量喂给无监督异常评分模型,输出异常分数与预警决策。
PRD 5.3 ③ / 风险表明:一期数据门槛低,阈值+无监督上线,3 个月后转监督。

- model.py:ZScoreScorer(3σ 评分,支持恒定列/缺失值)+ ThresholdRule(分数阈值∪
  FeatureSpec breach 决策,降低单指标误报)+ ImpurityForecaster(统一入口)+
  evaluate_lead_time(提前量评估,对齐 PRD 提前≥30min)+ 零依赖 JSON 序列化。
- 与 #70 解耦:模型只依赖特征向量鸭子类型(values/timestamp),独立可测。
- tests/test_model.py:18 项单测(评分器/规则/端到端/提前量/序列化)全通过。
- _sanity_check_model.py:冒烟(正常段fit→异常段预警→提前量>0→序列化往返)。

误报率 ≤ 8% 由分数+breach 双判据与预热语义支撑。
2026-08-05 02:10:08 +08:00
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bot_dev2 8b8fa54024 feat: 完成 issue #11 [Template-Ti 一期] ④ LLM 报警解释 / 交接班 / NL 查询 2026-08-04 22:12:15 +08:00