自动化测试

搭建可复现的数据处理流程，整合YahooFinance、CoinMarketCap与DefiLlama的500天市场、情绪和链上数据。完成数据清洗与特征工程，构造收益率、移动平均、波动率等特征，用于周度涨跌趋势预测。基于时间顺序划分训练/测试集，训练逻辑回归与随机森林模型，并输出混淆矩阵、概率分布和

项目围绕OCR/AI模型的测试与评估，划分为以下核心模块：（1）功能测试模块：验证OCR引擎对不同类型图片（证件、票据、通用文本）的识别能力，包括字符级准确性、字段级完整性、特殊符号处理、旋转/倾斜校正等。（2）效果评估模块：构建标准测试数据集（含标注groundtruth），自动化计算模型在各类场

1.数据清洗：处理缺失值、异常值，统一数据格式，确保输入质量。2.探索性分析：通过可视化图表（散点图、热力图、分布图）分析各变量与销量的相关性，识别关键特征。3.特征工程：对类别变量进行编码，构造交互特征，筛选高相关性变量。4.模型构建：建立多元线性回归模型，并对比决策树、随机森林等算法效果，选择最