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shenjianZ	77e38fd15b	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	2026-03-20 16:30:08 +08:00
shenjianZ	a39d8b2fd2	feat: 初始化员工缺勤分析系统项目搭建完整的前后端分离架构，实现数据概览、预测分析、聚类分析等核心功能模块详细版： feat: 初始化员工缺勤分析系统项目 - 后端：基于 Flask 搭建 RESTful API，包含数据概览、特征分析、预测模型、聚类分析四大模块 - 前端：基于 Vue.js 构建单页应用，实现 Dashboard、预测、聚类、因子分析等页面 - 模型：集成随机森林、XGBoost、LightGBM、Stacking 等多种机器学习模型 - 文档：完成需求规格说明、系统架构设计、接口设计、数据设计、UI原型设计等文档	2026-03-08 14:48:26 +08:00

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shenjianZ

77e38fd15b

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

2026-03-20 16:30:08 +08:00

shenjianZ

a39d8b2fd2

feat: 初始化员工缺勤分析系统项目

搭建完整的前后端分离架构，实现数据概览、预测分析、聚类分析等核心功能模块

  详细版：
  feat: 初始化员工缺勤分析系统项目

  - 后端：基于 Flask 搭建 RESTful API，包含数据概览、特征分析、预测模型、聚类分析四大模块
  - 前端：基于 Vue.js 构建单页应用，实现 Dashboard、预测、聚类、因子分析等页面
  - 模型：集成随机森林、XGBoost、LightGBM、Stacking 等多种机器学习模型
  - 文档：完成需求规格说明、系统架构设计、接口设计、数据设计、UI原型设计等文档

2026-03-08 14:48:26 +08:00

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