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# EMOS 训练报告（2026-04-19）
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## 1. 当前结论
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- `EMOS` 已切为默认主概率路径：`emos_primary`。
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- 本次切换只影响概率分布校准层，不改变 `DEB`、多模型预报、METAR 结算口径、订阅权限或缓存路由。
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- 线上回滚开关保留：`POLYWEATHER_PROBABILITY_ENGINE=emos_shadow` 或 `legacy`。
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- `LGBM` 本轮重新训练后仍不建议上线，继续保持 `POLYWEATHER_LGBM_ENABLED=false`。
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## 2. 本次 EMOS 版本
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- 校准版本：`emos-20260418192717`
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- 训练时间：`2026-04-18T19:27:17Z`
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- 样本数：`74`
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- 参数文件：[default.json](/E:/web/PolyWeather/artifacts/probability_calibration/default.json)
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- 离线评估报告：[evaluation_report.json](/E:/web/PolyWeather/artifacts/probability_calibration/evaluation_report.json)
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## 3. 离线评估摘要
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本次评估对比 legacy 概率和强制 EMOS primary 概率：
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| 指标 | Legacy | EMOS | 变化 |
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| :-- | --: | --: | --: |
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| CRPS | `3.474108` | `3.331240` | `-0.142868` |
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| MAE | `3.679324` | `3.622584` | `-0.056741` |
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| Bucket hit rate | `0.500000` | `0.500000` | `0.000000` |
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解读：
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- `CRPS` 改善，说明整体概率分布质量更好。
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- `MAE` 小幅改善，不再出现上一版“误差持平或略差”的问题。
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- `bucket_hit_rate` 持平，没有牺牲结算桶命中率。
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因此本轮可以先把 EMOS 作为主概率路径上线，但仍需要线上持续观察。
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## 4. LGBM 本轮结果
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本轮 LGBM 训练完成，但验证集表现不足：
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| 指标 | Validation |
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| :-- | --: |
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| LGBM MAE | `5.867` |
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| DEB MAE | `1.825` |
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| Best-single MAE | `0.567` |
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| Median MAE | `1.700` |
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结论：
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- LGBM 当前样本量和泛化质量不足。
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- 不能替代“校准模型概率”板块。
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- 线上继续关闭：`POLYWEATHER_LGBM_ENABLED=false`。
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- 可以保留模型文件用于离线跟踪，不进入前端主路径。
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## 5. 上线方式
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默认代码路径已改为：
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```text
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POLYWEATHER_PROBABILITY_ENGINE=emos_primary
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```
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未设置环境变量时，系统默认走 `emos_primary`。
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显式回滚方式：
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```text
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POLYWEATHER_PROBABILITY_ENGINE=emos_shadow
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```
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或：
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```text
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POLYWEATHER_PROBABILITY_ENGINE=legacy
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```
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`.env.example` 已同步暴露该配置项。
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## 6. 前端表现
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今日日内分析中的“校准模型概率”会优先展示 EMOS 校准后的温度桶分布。
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用户看到的含义应该是：
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- 这是经过历史误差校准后的概率分布；
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- 不是简单模型投票；
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- 不直接等于最终结算概率；
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- 仍应结合 METAR 实测、峰值窗口、失效条件和模型层分歧。
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## 7. 监控要求
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上线后持续关注：
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- `CRPS`
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- `MAE`
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- `bucket_hit_rate`
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- 城市级样本分布
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- 概率是否过度摊平
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- 高温/低温尾部桶是否系统性低估
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如果连续回归显示 EMOS 退化，应先切回 `emos_shadow`，保留 shadow 观测，再决定是否回退到 `legacy`。
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## 8. 已验证
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本次上线前已执行：
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```text
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python scripts\fit_probability_calibration.py
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python scripts\evaluate_probability_calibration.py
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python scripts\train_lgbm_daily_high.py
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python scripts\report_lgbm_daily_high.py
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python -m pytest tests\test_probability_calibration.py tests\test_probability_rollout.py tests\test_lgbm_daily_high.py tests\test_lgbm_features.py
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```
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代码切换后补充执行：
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```text
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python -m pytest tests\test_probability_calibration.py tests\test_probability_rollout.py
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```
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结果：通过。
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