#🔮 模型预测

#1. 功能概述

模型预测功能是一个用于加载预训练机器学习模型并对新数据进行预测的工具。该功能主要包括以下核心组件：

• 模型选择：支持选择和加载预先训练好的机器学习模型。
• 数据上传与验证：允许用户上传新的数据集，并自动验证数据与模型的兼容性。
• 预测执行：使用选定的模型对上传的数据进行预测。
• 结果展示：以表格和图表形式展示预测结果，并支持结果下载。

此功能设计用于帮助HR专业人士或数据分析师快速应用训练好的模型。

#2. 使用步骤和功能说明

#2.1 模型选择

1. 功能入口：

   • 页面顶部有一个下拉菜单，列出所有可用的预训练模型。

2. 操作步骤：

   • 从下拉菜单中选择所需的模型。
   • 系统会自动加载选定的模型，并显示加载成功的消息。

3. 模型信息展示：

   • 加载成功后，系统会显示模型的基本信息，包括模型类型和所需特征数量。
   • 用户可以展开"查看所需特征列表"选项，查看模型所需的具体特征。

#2.2 数据验证

• 系统会自动检查上传的数据是否包含模型所需的所有特征。
• 如果缺少必要特征，系统会给出警告信息。
• 如果数据验证通过，系统会显示成功消息。

#2.3 结果展示

1. 表格展示：

   • 以表格形式展示每个样本的预测类别和预测概率。

2. 图表可视化：

   • 使用直方图展示预测类别的分布情况。

3. 结果下载：

   • 提供"下载预测结果"按钮，允许用户将结果保存为CSV文件。

#3. 常见问题解答（FAQ）

1. Q: 如何知道我应该使用哪个模型？ A: 模型的选择应基于你要解决的具体问题。每个模型在加载后都会显示其用途和所需特征，根据这些信息选择最适合的模型。

2. Q: 上传数据时出现"缺少特征"的错误，该如何解决？ A: 检查你的数据文件是否包含模型所需的所有特征。可以在模型信息中查看所需特征列表，确保你的数据文件中的列名与之完全匹配。

3. Q: 预测结果中的概率具体代表什么？ A: 预测概率表示模型对该预测结果的确信程度。例如，如果预测某员工离职的概率为0.8，意味着模型有80%的把握认为该员工可能会离职。

4. Q: 可以同时对多个模型进行预测吗？ A: 目前系统设计为一次只能使用一个模型进行预测。如需使用多个模型，需要分别进行预测操作。

5. Q: 预测结果的准确性如何？ A: 预测结果的准确性取决于模型的质量和数据的相关性。建议将预测结果作为决策的辅助工具，而不是唯一依据。定期使用新数据更新模型可以提高预测准确性。

6. Q: 如果我的数据中包含模型不需要的特征，会影响预测结果吗？ A: 不会。系统会自动筛选出模型所需的特征进行预测，多余的特征会被忽略。然而，为了提高数据处理效率，建议在上传前移除不相关的特征。