6.5 KiB

Raw Blame History

📁 Cấu Trúc Project - Tóm Tắt

🎯 Tổng Quan Nhanh

Mục đích: Dự đoán số nhân sự cần thiết cho mỗi ca làm việc dựa trên đặc điểm tòa nhà và công việc.

📊 Luồng Dữ Liệu

data_raw/
├── Link LLV 1_5_2025.json          → Thông tin ca làm việc, công việc
└── Link LLV 2025_clean.json        → Đặc điểm vật lý tòa nhà (diện tích TỔNG các tầng)
                ↓
        [Tiền xử lý & Feature Engineering]
                ↓
         final_2.csv/xlsx             → Dataset training (đã có text features)
                ↓
        [ML Training Pipeline]
                ↓
            artifacts/                → Models đã train
            outputs/                  → Kết quả validation

🔄 Luồng Prediction

input.json (1 ca làm việc)
        ↓
all_predict.py
        ├── Gọi predict.py → Trích xuất keyword features từ text
        ├── Tiền xử lý các trường diện tích, đặc điểm tòa nhà
        ├── Kết hợp tất cả features
        ├── Load model từ artifacts/
        └── Dự đoán
        ↓
Output: Số nhân sự cần thiết

📂 Cấu Trúc Thư Mục

📁 data_raw/ - Dữ liệu gốc

Link LLV 1_5_2025.json - Ca làm việc, công việc normal + dinhky
Link LLV 2025_clean.json - Diện tích tòa nhà (⚠️ TỔNG các tầng)

📁 artifacts/ - Models

extratrees_log1p.joblib - Model chính
extratrees_staff_model.joblib - Model dự đoán nhân sự
model_meta.joblib - Metadata
X_proc_columns.joblib - Danh sách features

📁 outputs/ - Kết quả

val_predictions_extratrees.csv - So sánh y_true vs y_pred trên validation set

📁 models/ - Models cũ

Các models từ thử nghiệm trước

🔧 Files Script Chính

1. predict.py 🔤

Vai trò: Trích xuất keyword features từ text công việc

Input:

task_normal (str): Công việc hằng ngày
task_dinhky (str): Công việc định kỳ tuần/tháng

Output:

JSON string chứa 18 text features

Được gọi bởi: all_predict.py

2. all_predict.py 🎯

Vai trò: Script chính để dự đoán

Workflow:

Đọc input.json
Gọi predict.py để trích xuất keyword features
Tiền xử lý các trường khác (diện tích, đặc điểm tòa nhà)
Kết hợp tất cả features
Load model từ artifacts/
Dự đoán và trả về kết quả

Input: input.json (1 ca làm việc) Output: Số nhân sự dự đoán

3. extract_25_features_new.py 📊

Vai trò: Trích xuất features từ text (phiên bản đầy đủ)

Tương tự predict.py nhưng với nhiều features hơn

4. merge_all_features.py 🔗

Vai trò: Gộp features từ nhiều nguồn

Tạo dataset hoàn chỉnh cho training

📄 Files Dữ Liệu

final_2.csv / final_2.xlsx 📈

Vai trò: Dataset chính để training model

Nguồn:

Ca làm việc ← Link LLV 1_5_2025.json
Diện tích tòa nhà ← Link LLV 2025_clean.json (⚠️ TỔNG các tầng)
Text features ← Trích xuất từ all_task_normal + all_task_dinhky

Features:

Thông tin ca: ca_sang, ca_chieu, ca_toi, ca_dem
Diện tích: dien_tich_hanh_lang, dien_tich_wc, v.v.
Text features: num_cleaning_tasks, cleaning_ratio, v.v.
Target: so_nhan_su

input.json 🎯

Vai trò: File input mẫu cho prediction

Nội dung:

Thông tin tòa nhà: ma_dia_diem, so_tang, so_cua_thang_may
Thông tin ca: loai_ca, bat_dau, ket_thuc, tong_gio_lam
Công việc:
- all_task_normal - Công việc HẰNG NGÀY
- all_task_dinhky - Công việc ĐỊNH KỲ (tuần/tháng)
Diện tích: dien_tich_* (⚠️ TỔNG các tầng)
Đặc điểm: doc_ham, op_tuong, v.v.

input_explained.jsonc 📚

Vai trò: File giải thích chi tiết các trường trong input.json

Có comments đầy đủ (file JSONC)

📓 Notebooks

All_feature_Readme.ipynb

Chi tiết về text features

ML_Training_Pipeline_Complete.ipynb

Pipeline training model hoàn chỉnh

ML_Training_Pipeline.ipynb

Pipeline training cơ bản

📖 Documentation

README.md 📘

Tài liệu chính của project

TASK_TYPES_GUIDE.md 📋

Hướng dẫn phân biệt 2 loại công việc:

all_task_normal (hằng ngày)
all_task_dinhky (định kỳ tuần/tháng)

COMPLETE_25_FEATURES.md 📝

Giải thích 25 features được trích xuất

ML_PIPELINE_PLAN.md 🗺️

Kế hoạch pipeline ML

⚠️ Lưu Ý Quan Trọng

1. Về Diện Tích

Tất cả diện tích là TỔNG của TẤT CẢ các tầng!

Ví dụ: 12 tầng × 150m²/tầng = 1800m²

KHÔNG PHẢI 150m²!

2. Về Công Việc

all_task_normal: Làm MỖI NGÀY
all_task_dinhky: Làm THEO TUẦN/THÁNG
Model GỘP CẢ 2 để phân tích

3. Về Pipeline Prediction

input.json → all_predict.py → predict.py → features → model → output
                      ↓
              [Tiền xử lý các trường khác]
                      ↓
              [Kết hợp features]
                      ↓
              [Load model]
                      ↓
              [Predict]

🚀 Quick Start

Dự đoán cho 1 ca:

# 1. Chuẩn bị input.json
# 2. Chạy prediction
python all_predict.py

# 3. Xem kết quả

Xem kết quả validation:

# Mở file outputs/val_predictions_extratrees.csv
# Cột: y_true (thực tế), y_pred (dự đoán), error

Test keyword extraction:

from predict import extract_text_features_to_json

json_result = extract_text_features_to_json(
    "Lau sàn WC; Thu rác",
    "Cọ bồn cầu; Đánh sàn"
)
print(json_result)

📞 Tài Liệu Tham Khảo

Thắc mắc về...	Xem tài liệu
Tổng quan project	`README.md`
Phân loại công việc	`TASK_TYPES_GUIDE.md`
Text features	`All_feature_Readme.ipynb`
Input format	`input_explained.jsonc`
Pipeline	`README.md` → Pipeline Dự Đoán
Validation	`outputs/val_predictions_extratrees.csv`

✅ Đọc README.md để biết chi tiết hơn!

6.5 KiB Raw Blame History Unescape Escape