# fumen-analyze 진행 리포트 (2026-04-25)

## 1. 현재 상태
- **목표**: TJA 채보 기반 상수 예측 (Feature 및 Factor 방식)
- **현재 상황**: 
    - Feature 및 Factor 학습/추론 파이프라인 구축 완료.
    - XGBoost 및 LightGBM 모델 비교 중.
    - `script/compare_feature.ts` 실행 환경 점검 필요.
- **데이터셋**: 1,000개 이상의 TJA 파일 파싱 및 피처화 성공.

## 2. 주요 개선사항
- **파이프라인 고도화**: TypeScript로 전처리(Parse, Featurize, Factorize)를 모듈화하여 일관성 확보.
- **예측 도구**: Python(XGBoost/LightGBM) 기반 예측 및 시각화 도구(`compare_feature.ts`, `compare_factor.ts`) 구성.
- **상수 정답지**: `datas/measure.csv`를 기준으로 모델 성능 정량적 평가 체계 마련.

## 3. 남은 작업
- `script/compare_feature.ts` 오류 디버깅 및 안정화.
- 모델별(XGBoost vs LightGBM) 성능 최적화.
- 에러 분포 시각화(`compare.png`)를 통한 모델 약점 보완.
