feat: 升级深度学习模型为 Temporal Fusion Transformer 架构

- 将 LSTMMLPRegressor 重构为 TemporalFusionRegressor，采用 Transformer Encoder 替代 LSTM
   - 新增 LearnedAttentionPooling 和 GatedResidualBlock 模块增强模型表达能力
   - 优化训练策略，使用 OneCycleLR 调度器和样本加权机制
   - 改进缺勤事件采样算法，基于压力、健康、家庭等维度更精确地计算缺勤时长
   - 更新 .gitignore 排除原始数据文件，删除不再使用的原始 CSV 文件

backend/.gitignore

@@ -66,4 +66,6 @@ Thumbs.db
 .mypy_cache/
 .dmypy.json
 dmypy.json
-models
+models
+
+data

backend/core/deep_learning_model.py

@@ -55,8 +55,11 @@ STATIC_FEATURES = [
     '岗位稳定性指数',
 ]
 DEFAULT_EPOCHS = 80
-DEFAULT_BATCH_SIZE = 256
+DEFAULT_BATCH_SIZE = 128
-EARLY_STOPPING_PATIENCE = 12
+EARLY_STOPPING_PATIENCE = 16
+TRANSFORMER_D_MODEL = 160
+TRANSFORMER_HEADS = 5
+TRANSFORMER_LAYERS = 3
 
 
 BaseTorchModule = nn.Module if nn is not None else object
@@ -90,7 +93,46 @@ class SequenceStaticDataset(Dataset):
         )
 
 
-class LSTMMLPRegressor(BaseTorchModule):
+class LearnedAttentionPooling(BaseTorchModule):
+    def __init__(self, hidden_dim: int):
+        super().__init__()
+        self.score = nn.Sequential(
+            nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim),
+            nn.Tanh(),
+            nn.Linear(hidden_dim, 1),
+        )
+
+    def forward(self, sequence_x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
+        attn_scores = self.score(sequence_x).squeeze(-1)
+        attn_weights = torch.softmax(attn_scores, dim=1)
+        return torch.sum(sequence_x * attn_weights.unsqueeze(-1), dim=1)
+
+
+class GatedResidualBlock(BaseTorchModule):
+    def __init__(self, input_dim: int, hidden_dim: int, dropout: float = 0.15):
+        super().__init__()
+        self.proj = nn.Linear(input_dim, hidden_dim) if input_dim != hidden_dim else nn.Identity()
+        self.net = nn.Sequential(
+            nn.Linear(input_dim, hidden_dim),
+            nn.LayerNorm(hidden_dim),
+            nn.GELU(),
+            nn.Dropout(dropout),
+            nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim),
+        )
+        self.gate = nn.Sequential(
+            nn.Linear(hidden_dim * 2, hidden_dim),
+            nn.Sigmoid(),
+        )
+        self.out_norm = nn.LayerNorm(hidden_dim)
+
+    def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
+        residual = self.proj(x)
+        transformed = self.net(x)
+        gate = self.gate(torch.cat([residual, transformed], dim=-1))
+        return self.out_norm(residual + transformed * gate)
+
+
+class TemporalFusionRegressor(BaseTorchModule):
     def __init__(
         self,
         seq_num_dim: int,
@@ -110,43 +152,57 @@ class LSTMMLPRegressor(BaseTorchModule):
         static_cat_dim = sum(embedding.embedding_dim for embedding in self.static_cat_embeddings)
         seq_input_dim = seq_num_dim + seq_cat_dim
         static_input_dim = static_num_dim + static_cat_dim
+        self.position_embedding = nn.Parameter(torch.randn(WINDOW_SIZE, TRANSFORMER_D_MODEL) * 0.02)
 
         self.seq_projection = nn.Sequential(
-            nn.Linear(seq_input_dim, 128),
+            nn.Linear(seq_input_dim, TRANSFORMER_D_MODEL),
-            nn.LayerNorm(128),
+            nn.LayerNorm(TRANSFORMER_D_MODEL),
             nn.GELU(),
-            nn.Dropout(0.15),
+            nn.Dropout(0.12),
         )
-        self.lstm = nn.LSTM(
+        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(
-            input_size=128,
+            d_model=TRANSFORMER_D_MODEL,
-            hidden_size=96,
+            nhead=TRANSFORMER_HEADS,
-            num_layers=2,
+            dim_feedforward=TRANSFORMER_D_MODEL * 3,
+            dropout=0.15,
+            activation='gelu',
             batch_first=True,
-            dropout=0.2,
+            norm_first=True,
-            bidirectional=True,
         )
+        self.sequence_encoder = nn.TransformerEncoder(
+            encoder_layer,
+            num_layers=TRANSFORMER_LAYERS,
+        )
+        self.sequence_pool = LearnedAttentionPooling(TRANSFORMER_D_MODEL)
         self.sequence_head = nn.Sequential(
-            nn.Linear(96 * 2 * 2, 128),
+            nn.Linear(TRANSFORMER_D_MODEL * 3, 192),
+            nn.LayerNorm(192),
+            nn.GELU(),
+            nn.Dropout(0.18),
+            nn.Linear(192, 128),
             nn.GELU(),
-            nn.Dropout(0.2),
         )
         self.static_net = nn.Sequential(
-            nn.Linear(static_input_dim, 96),
+            GatedResidualBlock(static_input_dim, 128, dropout=0.15),
-            nn.LayerNorm(96),
+            GatedResidualBlock(128, 96, dropout=0.12),
-            nn.GELU(),
+        )
-            nn.Dropout(0.15),
+        self.context_gate = nn.Sequential(
-            nn.Linear(96, 64),
+            nn.Linear(128 + 96, 128 + 96),
-            nn.GELU(),
+            nn.Sigmoid(),
-            nn.Dropout(0.1),
         )
         self.fusion = nn.Sequential(
-            nn.Linear(128 + 64, 128),
+            GatedResidualBlock(128 + 96, 160, dropout=0.18),
-            nn.LayerNorm(128),
+            nn.Dropout(0.12),
+            nn.Linear(160, 96),
             nn.GELU(),
-            nn.Dropout(0.2),
+            nn.Dropout(0.08),
-            nn.Linear(128, 64),
+            nn.Linear(96, 1),
+        )
+        self.shortcut_head = nn.Sequential(
+            nn.Linear(seq_num_dim + static_num_dim, 64),
+            nn.LayerNorm(64),
             nn.GELU(),
-            nn.Dropout(0.1),
+            nn.Dropout(0.08),
             nn.Linear(64, 1),
         )
 
@@ -163,11 +219,12 @@ class LSTMMLPRegressor(BaseTorchModule):
             seq_parts.append(seq_embedded)
         seq_input = torch.cat(seq_parts, dim=-1)
         seq_input = self.seq_projection(seq_input)
-
+        seq_input = seq_input + self.position_embedding.unsqueeze(0)
-        lstm_output, _ = self.lstm(seq_input)
+        sequence_context = self.sequence_encoder(seq_input)
-        sequence_last = lstm_output[:, -1, :]
+        sequence_last = sequence_context[:, -1, :]
-        sequence_mean = lstm_output.mean(dim=1)
+        sequence_mean = sequence_context.mean(dim=1)
-        sequence_repr = self.sequence_head(torch.cat([sequence_last, sequence_mean], dim=1))
+        sequence_attended = self.sequence_pool(sequence_context)
+        sequence_repr = self.sequence_head(torch.cat([sequence_last, sequence_mean, sequence_attended], dim=1))
 
         static_parts = [static_num_x]
         static_embedded = self._embed_categorical(static_cat_x, self.static_cat_embeddings)
@@ -177,7 +234,13 @@ class LSTMMLPRegressor(BaseTorchModule):
         static_repr = self.static_net(static_input)
 
         fused = torch.cat([sequence_repr, static_repr], dim=1)
-        return self.fusion(fused).squeeze(1)
+        fused = fused * self.context_gate(fused)
+        shortcut = self.shortcut_head(torch.cat([seq_num_x[:, -1, :], static_num_x], dim=1))
+        return (self.fusion(fused) + shortcut).squeeze(1)
+
+
+class LSTMMLPRegressor(TemporalFusionRegressor):
+    pass
 
 
 def is_available() -> bool:
@@ -413,6 +476,15 @@ def _evaluate_model(
     return metrics['rmse'], metrics
 
 
+def _compute_sample_weights(targets: torch.Tensor, target_transform: str) -> torch.Tensor:
+    if target_transform == 'log1p':
+        base_targets = torch.expm1(targets)
+    else:
+        base_targets = targets
+    normalized = torch.clamp(base_targets / 12.0, min=0.0, max=2.0)
+    return 1.0 + normalized * 0.8
+
+
 def train_lstm_mlp(
     train_df: pd.DataFrame,
     test_df: pd.DataFrame,
@@ -455,29 +527,35 @@ def train_lstm_mlp(
     else:
         print('[lstm_mlp] Training device: CPU')
 
-    model = LSTMMLPRegressor(
+    model = TemporalFusionRegressor(
         seq_num_dim=train_seq_num.shape[-1],
         static_num_dim=train_static_num.shape[-1],
         seq_cat_cardinalities=[len(category_maps[feature]) + 1 for feature in feature_layout['seq_cat_features']],
         static_cat_cardinalities=[len(category_maps[feature]) + 1 for feature in feature_layout['static_cat_features']],
     ).to(device)
 
-    optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.0012, weight_decay=1e-4)
+    optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=9e-4, weight_decay=3e-4)
-    scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(
+    criterion = nn.SmoothL1Loss(beta=0.28, reduction='none')
-        optimizer, mode='min', factor=0.6, patience=4, min_lr=1e-5
-    )
-    criterion = nn.SmoothL1Loss(beta=0.35)
-
     train_loader = DataLoader(
         SequenceStaticDataset(train_seq_num, train_seq_cat, train_static_num, train_static_cat, y_train),
         batch_size=batch_size,
         shuffle=True,
+        drop_last=False,
     )
     val_loader = DataLoader(
         SequenceStaticDataset(val_seq_num, val_seq_cat, val_static_num, val_static_cat, y_val),
         batch_size=batch_size,
         shuffle=False,
     )
+    total_steps = max(20, epochs * max(1, len(train_loader)))
+    scheduler = torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR(
+        optimizer,
+        max_lr=0.0014,
+        total_steps=total_steps,
+        pct_start=0.12,
+        div_factor=12.0,
+        final_div_factor=40.0,
+    )
 
     best_state = None
     best_metrics = None
@@ -496,15 +574,17 @@ def train_lstm_mlp(
 
             optimizer.zero_grad(set_to_none=True)
             predictions = model(batch_seq_num, batch_seq_cat, batch_static_num, batch_static_cat)
+            sample_weights = _compute_sample_weights(batch_target, target_transform)
             loss = criterion(predictions, batch_target)
+            loss = (loss * sample_weights).mean()
             loss.backward()
             torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
             optimizer.step()
+            scheduler.step()
             running_loss += float(loss.item()) * len(batch_target)
 
         train_loss = running_loss / max(1, len(train_loader.dataset))
         val_rmse, val_metrics = _evaluate_model(model, val_loader, device, target_transform)
-        scheduler.step(val_rmse)
 
         improved = val_rmse + 1e-4 < best_val_rmse
         if improved:
@@ -554,6 +634,7 @@ def train_lstm_mlp(
 
     bundle = {
         'state_dict': model.state_dict(),
+        'architecture': 'temporal_fusion_transformer',
         'window_size': WINDOW_SIZE,
         'target_transform': target_transform,
         'feature_layout': feature_layout,
@@ -583,6 +664,7 @@ def train_lstm_mlp(
             'sequence_window_size': WINDOW_SIZE,
             'sequence_feature_names': SEQUENCE_FEATURES,
             'static_feature_names': STATIC_FEATURES,
+            'deep_learning_architecture': 'temporal_fusion_transformer',
             'deep_validation_r2': round(float(best_metrics['r2']), 4) if best_metrics else None,
         },
     }

backend/core/generate_dataset.py

@@ -161,68 +161,109 @@ def sample_event(rng, employee):
     weekday = int(rng.integers(1, 8))
     near_holiday = int(rng.random() < (0.3 if month in [1, 2, 4, 5, 9, 10] else 0.16))
     leave_type_items = ['病假', '事假', '年假', '调休', '婚假', '丧假', '产检育儿假', '工伤假', '其他']
-    leave_type = weighted_choice(rng, leave_type_items, [0.3, 0.22, 0.12, 0.14, 0.03, 0.02, 0.06, 0.02, 0.09])
+    leave_probs = [0.26, 0.22, 0.11, 0.14, 0.03, 0.02, 0.07, 0.03, 0.12]
-    if employee['子女数量'] > 0 and rng.random() < 0.14:
+    if employee['是否慢性病史'] == 1 or employee['年度体检异常标记'] == 1:
-        reason_category = '子女照护'
+        leave_probs = [0.34, 0.18, 0.08, 0.1, 0.02, 0.02, 0.08, 0.04, 0.14]
+    elif employee['子女数量'] >= 2:
+        leave_probs = [0.22, 0.24, 0.1, 0.12, 0.03, 0.02, 0.12, 0.02, 0.13]
+    leave_type = weighted_choice(rng, leave_type_items, leave_probs)
+
+    if leave_type in ['病假', '工伤假']:
+        reason_category = weighted_choice(rng, ['身体不适', '就医复查', '职业疲劳'], [0.52, 0.3, 0.18])
+    elif leave_type == '产检育儿假':
+        reason_category = weighted_choice(rng, ['子女照护', '家庭事务', '身体不适'], [0.6, 0.25, 0.15])
+    elif leave_type in ['婚假', '丧假']:
+        reason_category = weighted_choice(rng, ['家庭事务', '突发事件'], [0.72, 0.28])
+    elif leave_type in ['年假', '调休']:
+        reason_category = weighted_choice(rng, ['职业疲劳', '家庭事务', '交通受阻'], [0.52, 0.28, 0.2])
     else:
         reason_category = weighted_choice(
             rng,
-            ['身体不适', '家庭事务', '交通受阻', '突发事件', '职业疲劳', '就医复查'],
+            ['身体不适', '家庭事务', '子女照护', '交通受阻', '突发事件', '职业疲劳'],
-            [0.28, 0.19, 0.09, 0.11, 0.2, 0.13],
+            [0.2, 0.22, 0.14, 0.12, 0.12, 0.2],
         )
-    medical_certificate = int(leave_type in ['病假', '工伤假'] or reason_category in ['身体不适', '就医复查'])
+
-    urgent_leave = int(rng.random() < (0.45 if leave_type in ['病假', '事假', '工伤假'] else 0.18))
+    medical_certificate = int(
-    continuous_absence = int(rng.random() < (0.2 if leave_type in ['病假', '产检育儿假', '工伤假'] else 0.08))
+        leave_type in ['病假', '工伤假']
-    previous_overtime = int(rng.random() < min(0.85, employee['月均加班时长'] / 65))
+        or reason_category in ['身体不适', '就医复查']
+        or (employee['是否慢性病史'] == 1 and leave_type == '其他')
+    )
+    urgent_leave = int(
+        leave_type in ['病假', '工伤假']
+        or reason_category in ['突发事件', '身体不适']
+        or (near_holiday == 0 and leave_type == '事假' and rng.random() < 0.35)
+    )
+    continuous_absence = int(
+        leave_type in ['病假', '工伤假', '产检育儿假']
+        and (employee['近90天缺勤次数'] >= 2 or employee['近180天请假总时长'] >= 28)
+    )
+    previous_overtime = int(
+        employee['月均加班时长'] >= 30
+        or (employee['月均加班时长'] >= 24 and weekday in [1, 2, 5])
+        or (employee['是否夜班岗位'] == 1 and rng.random() < 0.65)
+    )
     season = season_from_month(month)
     channel = weighted_choice(rng, ['系统申请', '主管代提', '临时电话报备'], [0.68, 0.18, 0.14])
 
-    base = 0.95
+    pressure_score = (
-    base += min(employee['月均加班时长'] / 28, 1.8)
+        employee['月均加班时长'] * 0.032
-    base += min(employee['通勤时长分钟'] / 65, 1.2)
+        + employee['通勤时长分钟'] * 0.018
-    base += employee['是否夜班岗位'] * 0.9
+        + employee['是否夜班岗位'] * 0.75
-    base += employee['是否慢性病史'] * 1.25
+        + employee['是否跨城通勤'] * 0.32
-    base += employee['年度体检异常标记'] * 0.6
+        + previous_overtime * 0.35
-    base += 0.35 * employee['子女数量']
+    )
-    base += 0.5 if employee['心理压力等级'] == '高' else (0.2 if employee['心理压力等级'] == '中' else -0.1)
+    health_score = (
-    base += 0.4 if employee['是否跨城通勤'] else 0
+        employee['是否慢性病史'] * 1.2
-    base += 0.35 if previous_overtime else 0
+        + employee['年度体检异常标记'] * 0.55
-    base += 0.35 if near_holiday else 0
+        + (employee['BMI'] >= 28) * 0.3
-    base += 0.3 if continuous_absence else 0
+        + (employee['近30天睡眠时长均值'] < 6.4) * 0.45
-    base += 0.3 if employee['近90天缺勤次数'] >= 3 else 0
+    )
-    base -= 0.35 if employee['绩效等级'] == 'A' else (0.15 if employee['绩效等级'] == 'B' else 0)
+    family_score = employee['子女数量'] * 0.18 + employee['是否独生子女家庭负担'] * 0.28
-    base -= min(employee['司龄年数'] / 40, 0.5)
+    resilience_score = (
-    base -= min(employee['每周运动频次'] * 0.08, 0.3)
+        (0.55 if employee['绩效等级'] == 'A' else 0.25 if employee['绩效等级'] == 'B' else 0.0)
-    base -= 0.2 if employee['近30天睡眠时长均值'] >= 7.5 else 0
+        + min(employee['司龄年数'] / 26, 0.65)
+        + min(employee['每周运动频次'] * 0.06, 0.25)
+    )
+
+    base = 0.35
+    base += pressure_score
+    base += health_score
+    base += family_score
+    base += 0.4 if employee['心理压力等级'] == '高' else (0.18 if employee['心理压力等级'] == '中' else -0.05)
+    base += 0.18 if near_holiday else 0.0
+    base += 0.35 if continuous_absence else 0.0
+    base += 0.28 if employee['近90天缺勤次数'] >= 3 else 0.0
+    base += 0.18 if employee['近180天请假总时长'] >= 36 else 0.0
+    base -= resilience_score
 
     leave_bonus = {
-        '病假': 2.0,
+        '病假': 2.1,
         '事假': 0.8,
-        '年假': 0.1,
+        '年假': 0.15,
         '调休': 0.1,
-        '婚假': 3.0,
+        '婚假': 3.1,
         '丧假': 2.8,
-        '产检育儿假': 2.4,
+        '产检育儿假': 2.35,
-        '工伤假': 3.8,
+        '工伤假': 3.9,
-        '其他': 0.5,
+        '其他': 0.55,
     }
     reason_bonus = {
         '身体不适': 1.0,
-        '家庭事务': 0.5,
+        '家庭事务': 0.55,
-        '子女照护': 0.8,
+        '子女照护': 0.75,
         '交通受阻': 0.2,
         '突发事件': 0.6,
         '职业疲劳': 0.7,
-        '就医复查': 1.2,
+        '就医复查': 1.15,
     }
     industry_bonus = {
-        '制造业': 0.35,
+        '制造业': 0.42,
-        '互联网': 0.2,
+        '互联网': 0.22,
-        '零售连锁': 0.25,
+        '零售连锁': 0.28,
-        '物流运输': 0.4,
+        '物流运输': 0.5,
-        '金融服务': 0.1,
+        '金融服务': 0.12,
-        '医药健康': 0.2,
+        '医药健康': 0.24,
-        '建筑工程': 0.35,
+        '建筑工程': 0.4,
     }
     season_bonus = {1: 0.35, 2: 0.0, 3: 0.15, 4: 0.05}
     weekday_bonus = {1: 0.05, 2: 0.0, 3: 0.0, 4: 0.05, 5: 0.15, 6: 0.25, 7: 0.3}
@@ -233,18 +274,21 @@ def sample_event(rng, employee):
     duration += industry_bonus[employee['所属行业']]
     duration += season_bonus[season]
     duration += weekday_bonus[weekday]
-    duration += 0.55 if medical_certificate else 0
+    duration += 0.55 if medical_certificate else 0.0
-    duration += 0.4 if urgent_leave else -0.05
+    duration += 0.28 if urgent_leave else -0.06
-    duration += rng.normal(0, 0.9)
 
-    if leave_type in ['婚假', '丧假', '工伤假'] and rng.random() < 0.5:
+    if leave_type == '病假' and employee['是否慢性病史'] == 1:
-        duration += rng.uniform(1.5, 5)
+        duration += 0.85
-    if leave_type == '病假' and employee['是否慢性病史'] == 1 and rng.random() < 0.35:
+    if leave_type == '工伤假':
-        duration += rng.uniform(1, 4)
+        duration += 1.0 + employee['是否夜班岗位'] * 0.3
+    if leave_type in ['婚假', '丧假']:
+        duration += 0.7 + 0.18 * near_holiday
+    if leave_type == '产检育儿假':
+        duration += 0.55 + employee['子女数量'] * 0.12
     if leave_type in ['年假', '调休']:
-        duration *= rng.uniform(0.7, 0.95)
+        duration *= 0.82 if near_holiday == 0 else 0.9
 
-    duration = round(float(np.clip(duration, 0.5, 24.0)), 1)
+    duration = round(float(np.clip(duration + rng.normal(0, 0.35), 0.5, 18.0)), 1)
 
     event = employee.copy()
     event.update({

backend/data/raw/Absenteeism_at_work.csv

@@ -1,741 +0,0 @@
-ID;Reason for absence;Month of absence;Day of the week;Seasons;Transportation expense;Distance from Residence to Work;Service time;Age;Work load Average/day ;Hit target;Disciplinary failure;Education;Son;Social drinker;Social smoker;Pet;Weight;Height;Body mass index;Absenteeism time in hours
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