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Surfaced by running the #840 activation CLI (python -m src.mlops.prediction_synthesizer_deploy --verify) on prod after
deploying main (ad8c9b99).
Gap 1 — MLModelRegistryRepository.get_models_for_target ...
enunezvn
VMD 作用范围
文档伪代码中 VMD 对 y_train(24点)分解，实际代码对 demand_full(36点)分解。两种做法的分解结果不同。
CatBoost eval_set
文档：model.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_test, y_test))
代码：model.fit(X_train_factors, y_train, eval_set=(X_train_factors[-6:], ...
documentation
lilacseeking
问题描述
CatBoost early stopping 的 eval_set 设置不当：
- 模型一/二：eval_set=(X_train_factors[-6:], y_train[-6:]) — 验证集是训练集的子集，早停失去 验证 意义
- 模型三融合层：eval_set=(fusion_train[-3:], y_train[seq_len:][-3:]) — 验证集仅 3 ...
bug
Action: research Target: Re-evaluate next priorities given current code state — find a new angle
Created by kaizen delivery.
kaizen:running
SevFle
Context
add_memory is the protocol-mandated per-turn save (AGENTS.md §critical_gates #5 — the save IS the gate that permits the
response ). Today it can fail or stall, because the Chroma embed runs synchronously ...
ai
architecture
enhancement
model-experience
performance
neo-claude-opus
问题 A: LSTM 训练未记录收敛 epoch
train_lstm_model() 实现了 early stopping (patience=30)，但训练循环结束后未记录最终 epoch 数。日志中完全看不到每个 LSTM 在多少轮后停止，无法确认是否真正收敛。
建议：在 break 前添加 logger.debug 记录 epoch 数
问题 B: 未使用的变量
1. main() ...
enhancement
问题描述
避雷器 sheet 中的台风(分)列：36 个月中 34 个月为 0，仅 2 个月（2023年7月、2024年8月）为 1。
影响
94.4% 为零值的特征对 CatBoost/LSTM 训练的贡献几乎为零。作为避雷器的 top-4 影响因子之一，该特征无法为模型提供有效信息。
同时发现
- 负荷增长量(分) 与 雷击(分) 的相关系数高达 0.823，存在严重多重共线性
...
enhancement
What why
All persistence today is raw sqlite3 with hand-written SQL and a per-module _conn() context manager (no shared base). We
re standardizing on SQLModel (SQLAlchemy + Pydantic) so DB access is ...
area:storage
in-progress
needs-local-verification
ready
himanshu22500
问题描述
对 data.xlsx 的审查发现多条数据质量问题：
1. 需求量零值过于规律：固定月份必为零（如电缆的 1/2/12月），三年完全相同
2. 工程投资量零值严格周期：每 4 个月一次零值，人为痕迹明显
3. 10KV电缆 2022年需求异常下降：3月→11月从 22 单调递减至 18，但 2023/2024 年同期维持在 25
4. 负荷增长量跨 3 个 Sheet 完全相同：现实中不同物资的负荷增长速率应不同 ...
enhancement
问题描述
TECHNICAL_DESIGN.md 的伪代码中 VMD 分解作用于训练集 y_train（24个月），但 main.py 实际对完整 36 个月序列 demand_full 做 VMD 分解，然后再切分 train/test。
影响
VMD 是全局信号分解算法。对 36 个月序列分解意味着：未来 12 个月（测试集）的数据会影响训练集部分的 IMF 形态。严格来说这是数据泄露。 ...
bug
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