Mega-1.1 全链路路径归一化收尾（18 文件）

src/core/prediction/custom_regression_prediction.py

@@ -3,9 +3,9 @@
 """
 自定义回归预测模块
 
-该模块根据9_Custom_Regression_Modeling文件夹中的CSV信息，批量预测水质指数。
+该模块根据13_Custom_Regression文件夹中的CSV信息，批量预测水质指数。
 处理流程：
-1. 读取9_Custom_Regression_Modeling文件夹中的CSV文件
+1. 读取13_Custom_Regression文件夹中的CSV文件
 2. 根据r_squared选择最佳模型（指数公式+反演公式）
 3. 使用指数公式计算光谱指数值
 4. 使用反演公式计算水质参数值
@@ -38,12 +38,12 @@ class CustomRegressionPredictor:
     """
     自定义回归预测器
     
-    基于9_Custom_Regression_Modeling文件夹中的回归模型CSV文件，
+    基于13_Custom_Regression文件夹中的回归模型CSV文件，
     进行水质参数的批量预测。
     """
     
     def __init__(self, 
-                 regression_models_dir: str = "9_Custom_Regression_Modeling",
+                 regression_models_dir: str = "13_Custom_Regression",
                  formula_csv_path: Optional[str] = None,
                  output_dir: str = "prediction_results",
                  log_level: int = logging.INFO):
@@ -102,7 +102,7 @@ class CustomRegressionPredictor:
     
     def load_regression_models(self) -> Dict[str, pd.DataFrame]:
         """
-        加载9_Custom_Regression_Modeling文件夹中的所有CSV文件
+        加载13_Custom_Regression文件夹中的所有CSV文件
         
         支持的CSV格式：
         - 回归结果CSV包含列：y_variable, x_variable, equation, r_squared
@@ -621,7 +621,7 @@ def main():
     
     parser = argparse.ArgumentParser(description='自定义回归预测模块')
     parser.add_argument('--input_csv', required=True, help='输入的光谱采样CSV文件路径')
-    parser.add_argument('--models_dir', default='9_Custom_Regression_Modeling', 
+    parser.add_argument('--models_dir', default='13_Custom_Regression', 
                        help='回归模型CSV文件目录')
     parser.add_argument('--output_dir', default='prediction_results', 
                        help='预测结果输出目录')