基于机器学习(LogisticRegression/RandomForest)+ Agent 框架的学生成绩预测系统,支持结构化数据清洗(Polars)、模型训练与对比、风险评估及行动建议生成,技术栈包含 uv、Streamlit、Pydantic 等,适配课程设计 Level 1 的表格预测 + 行动建议闭环任务。
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2026-01-12 10:44:21 +08:00
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src Initial commit 2026-01-12 10:44:21 +08:00
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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 3LLM 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

  1. 复制 .env.example.env
  2. 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]