fumen-measure-analyze/.gemini/checkpoint-20260425.md

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.csv를 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.