fumen-measure-analyze/.gemini/notes.md

Project: fumen-analyze

Technical Stack

• Runtime: Bun
• Language: TypeScript (Preprocessing), Python (Machine Learning)
• ML Library: XGBoost, LightGBM, scikit-learn
• TJA Parser: tja-parser

Key Directories

• preprocess/: TJA 파싱 및 피처/팩터 추출 로직 (TypeScript)
• script/: 전처리, 학습 제어 및 결과 비교 스크립트
• train/: 학습 엔진 (Python - XGBoost, LightGBM)
• predict/: 추론 엔진 (Python)
• datas/tja/: 원본 TJA 데이터셋
• datas/measure.csv: 정답지 (상수 데이터)
• output/: 학습 모델(pkl/pkl), scaler, 결과 데이터(json/png)

Data Flow

1. datas/tja/*.tja → preprocess/*.ts → temp.json (features/factors)
2. temp.json + datas/measure.csv → train/*/train_*.py → model.*, scaler.*
3. model.* + temp.json → predict/*/predict_*.py → Prediction Result
4. script/compare_*.ts → Evaluation (MAE) & Visualization (PNG)