旧 GUI 张冠李戴修复：step6/step8 ML 训练 CSV 强制读 Step 6 特征结果 + step3 默认算法切到 goodman

src/gui/panels/step8_ml_train_panel.py

@@ -137,6 +137,15 @@ class Step8MlTrainPanel(QWidget):
         self.feature_start.setText("374.285004")
         params_layout.addRow("特征起始列:", self.feature_start)
 
+        # 特征起始列名提示：用记事本打开 training_spectra.csv 确认首个波长的精确表头
+        feature_start_hint = QLabel(
+            "提示：请使用记事本打开 training_spectra.csv 确认首个波长的精确表头名称"
+            "（如 374.285 或 374.285004）并在此填入，避免因浮点精度差异导致列名匹配失败。"
+        )
+        feature_start_hint.setWordWrap(True)
+        feature_start_hint.setStyleSheet("color: #666; font-size: 10px;")
+        params_layout.addRow(feature_start_hint)
+
         self.cv_folds = QSpinBox()
         self.cv_folds.setRange(2, 10)
         self.cv_folds.setValue(3)
@@ -357,30 +366,20 @@ class Step8MlTrainPanel(QWidget):
         else:
             self.work_dir = None
 
-        # 1. 尝试从 Step5 界面读取训练数据路径，并确保为绝对路径
-        #    修复张冠李戴：原代码 main_window.step5_panel 不存在，正确属性是 step5_clean_panel
+        # 1. 强制读 Step 6 的 training_spectra.csv（光谱特征提取结果）
+        #    修复张冠李戴：原链路 STEP_DATA_SOURCE['training_spectra_csv'] → step5_clean_panel
+        #    错误地指向了 Step 5 的 processed_data.csv（纯清洗数据，不含光谱特征），
+        #    实际 ML 训练需要的特征数据来自 Step 6 的 6_Spectral_Feature_Extraction/training_spectra.csv
         main_window = self.window()
-        step5_output = get_step_output_path(
-            main_window, 'training_spectra_csv', work_dir=self.work_dir,
-            widget_attr='output_file', fallback_key='step6_feature',
-        )
-        if step5_output:
-            self.training_csv_file.set_path(step5_output)
-        else:
-            # 回退：从 Step5 的 config 字典中查找可能的键名
-            step5_panel = getattr(main_window, 'step5_clean_panel', None)
-            if step5_panel and hasattr(step5_panel, 'get_config'):
-                step5_cfg = step5_panel.get_config()
-                step5_csv = (
-                    step5_cfg.get('training_csv_path')
-                    or step5_cfg.get('output_file')
-                    or step5_cfg.get('csv_path')
-                    or step5_cfg.get('output_csv')
-                )
-                if step5_csv:
-                    if not os.path.isabs(step5_csv):
-                        step5_csv = os.path.join(self.work_dir or '', step5_csv).replace('\\', '/')
-                    self.training_csv_file.set_path(step5_csv)
+        existing_training_csv = self.training_csv_file.get_path()
+        if not existing_training_csv or not existing_training_csv.strip():
+            if self.work_dir:
+                step6_dir = resolve_subdir(self.work_dir, 'spectral_feature')
+                step6_training_csv = os.path.join(
+                    step6_dir, 'training_spectra.csv'
+                ).replace('\\', '/')
+                if step6_training_csv:
+                    self.training_csv_file.set_path(step6_training_csv)
 
         # 2. 自动填充输出文件路径（基于工作目录和输入文件名）
         # 输入是 training_spectra.csv → 输出 {work_dir}/7_Water_Quality_Indices/training_spectra_indices.csv