feat: 添加 JD-R 理论分析模块与 SHAP 可解释性分析功能

- 后端新增 JD-R（工作要求-资源）理论维度数据生成，包含工作要求、工作资源、
    个人资源、中介变量共 16 个新特征列
  - 新增 JD-R 分析服务与 API（维度统计、倦怠投入分析、双路径中介分析、
    分组轮廓、风险分布）
  - 新增 SHAP 可解释性分析模块（全局重要性、局部解释、特征交互、依赖图）
  - 预测服务增加风险分类模型加载与概率预测能力
  - 前端新增 JD-R 分析页面（JDRAnalysis.vue），含雷达图、散点图、路径分析等可视化
  - 预测页面增加风险概率展示与 SHAP 特征解释
  - 路由与导航菜单同步更新

backend/api/shap_routes.py

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+from flask import Blueprint, jsonify, request
+
+from services.shap_service import shap_service
+
+shap_bp = Blueprint('shap', __name__, url_prefix='/api/shap')
+
+
+@shap_bp.route('/global', methods=['GET'])
+def get_global_importance():
+    try:
+        model_type = request.args.get('model', 'random_forest')
+        result = shap_service.get_global_importance(model_type)
+        return jsonify({'code': 200, 'message': 'success', 'data': result})
+    except Exception as e:
+        return jsonify({'code': 500, 'message': str(e), 'data': None}), 500
+
+
+@shap_bp.route('/local', methods=['POST'])
+def get_local_explanation():
+    try:
+        data = request.get_json()
+        if not data:
+            return jsonify({'code': 400, 'message': 'Request body is required', 'data': None}), 400
+        model_type = data.get('model_type', 'random_forest')
+        result = shap_service.get_local_explanation(data, model_type)
+        return jsonify({'code': 200, 'message': 'success', 'data': result})
+    except Exception as e:
+        return jsonify({'code': 500, 'message': str(e), 'data': None}), 500
+
+
+@shap_bp.route('/interaction', methods=['GET'])
+def get_interactions():
+    try:
+        model_type = request.args.get('model', 'random_forest')
+        top_n = int(request.args.get('top_n', 10))
+        result = shap_service.get_interactions(model_type, top_n)
+        return jsonify({'code': 200, 'message': 'success', 'data': result})
+    except Exception as e:
+        return jsonify({'code': 500, 'message': str(e), 'data': None}), 500
+
+
+@shap_bp.route('/dependence', methods=['GET'])
+def get_dependence():
+    try:
+        feature = request.args.get('feature', '月均加班时长')
+        model_type = request.args.get('model', 'random_forest')
+        result = shap_service.get_dependence(feature, model_type)
+        return jsonify({'code': 200, 'message': 'success', 'data': result})
+    except Exception as e:
+        return jsonify({'code': 500, 'message': str(e), 'data': None}), 500