generated from Python-2026Spring/assignment-05-final-project-template

电信客户流失预测系统（课程项目） —— 满足Level 1任务要求，覆盖数据处理、机器学习、LLM+Agent全流程核心内容： 1. 问题与数据：以Kaggle Telco Customer Churn数据集为基础，定义“客户流失分类”任务，明确标签/输入输出边界，包含数据字段说明与分层抽样切分策略； 2. 传统机器学习：实现LogisticRegression（基线）+RandomForest（强模型）的可复现训练（固定随机种子），完成指标对比（F1/ROC-AUC）与误差分析（错误样本分桶+改进方向）； 3. LLM+Agent：构建2个工具（ML流失预测工具+特征解释工具），通过Pydantic定义结构化输出，生成可落地的风险分层干预建议； 4. 工程与演示：提供Streamlit交互界面（预测→分析→建议全流程），支持跨机运行（git clone+uv sync即可部署），代码结构清晰并包含类型提示。

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zhelisi 37d161f59d Initial commit		2026-01-12 15:50:56 +08:00
.gitea/workflows	Initial commit	2026-01-12 15:50:56 +08:00
src	Initial commit	2026-01-12 15:50:56 +08:00
.env.example	Initial commit	2026-01-12 15:50:56 +08:00
CHANGELOG.md	Initial commit	2026-01-12 15:50:56 +08:00
GRADING_CRITERIA.md	Initial commit	2026-01-12 15:50:56 +08:00
manifest.yaml	Initial commit	2026-01-12 15:50:56 +08:00
README.md	Initial commit	2026-01-12 15:50:56 +08:00
REPORT.md	Initial commit	2026-01-12 15:50:56 +08:00
requirements.txt	Initial commit	2026-01-12 15:50:56 +08:00

README.md

项目名称

一句话描述：这个项目做什么？

功能特性

✅ 功能 1：描述
✅ 功能 2：描述
✅ 功能 3：LLM 功能描述

快速开始

环境要求

Python 3.10+
DeepSeek API Key

安装

pip install -r requirements.txt

配置

复制 .env.example 为 .env
填入你的 DeepSeek API Key

cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入 API Key

运行

# CLI 模式
python src/main.py --help
python src/main.py [命令] [参数]

# 或 Web 模式（如有）
# streamlit run app.py

使用示例

# 示例命令 1
python src/main.py example1

# 示例命令 2
python src/main.py example2

项目结构

project/
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py          # 主入口
│   └── ...              # 其他模块
├── data/                # 数据文件
├── output/              # 输出文件
├── manifest.yaml        # 项目运行声明
├── requirements.txt     # 依赖
└── README.md           # 本文件

作者

[姓名] - [学号]

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