e8235bf3ca
- 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
50 lines
1.0 KiB
JSON
50 lines
1.0 KiB
JSON
{
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"best_model": "lstm_mlp",
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"metrics": {
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"lstm_mlp": {
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"r2": 0.9272,
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"mse": 0.3597,
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"rmse": 0.5997,
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"mae": 0.4735
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},
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"xgboost": {
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"r2": 0.7838,
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"mse": 1.0687,
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"rmse": 1.0338,
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"mae": 0.7578
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|
},
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"gradient_boosting": {
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"r2": 0.7804,
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"mse": 1.0854,
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"rmse": 1.0418,
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"mae": 0.7651
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|
},
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"random_forest": {
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"r2": 0.7647,
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"mse": 1.1631,
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"rmse": 1.0785,
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"mae": 0.7921
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|
},
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"extra_trees": {
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"r2": 0.7577,
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"mse": 1.1976,
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"rmse": 1.0943,
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"mae": 0.8045
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}
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},
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"lstm_prediction_summary": {
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"prediction_count": 2400,
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"residual_mean": -0.0498,
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"residual_std": 0.5976,
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"risk_accuracy": 0.8562
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},
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"feature_importance_model": "xgboost",
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"generated_files": [
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"01_模型性能对比.png",
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"02_LSTM真实值_vs_预测值.png",
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"03_LSTM残差分析.png",
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"04_LSTM风险等级混淆矩阵.png",
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"05_特征重要性_Top15.png",
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"lstm_predictions.csv"
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]
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} |