probabilistic_fuzzy_credit_search

Справка о репозитории / Repository note

RU: исследовательский проект по вероятностному нечеткому поиску кредитных решений.

EN: a research project for probabilistic fuzzy credit-decision search.

Статус / Status: активный проект 2026 года; ожидает рефакторинга и переименования. / active 2026 project; refactoring and repository rename are pending.

Текущее имя / Current name: probabilistic_fuzzy_credit_search

Плановое имя / Planned name: probabilistic-fuzzy-credit-search

Topics: cleanup-pending, credit-scoring, fuzzy-logic, needs-rename, needs-review, probabilistic-models, python, status-active, type-research

Стартовый проект под PyCharm по теме: ускорение неточного поиска в БД на основе вероятностных соотношений.

В проекте есть GUI-приложение и пакет с аналитическими датасетами:

• main.py запускает оконное приложение с вкладками, таблицами и графиками
• src/datasets/base.py содержит базовый класс AnalyticalDataset и общую аналитику
• src/datasets/german_credit.py для German Credit Dataset
• src/datasets/credit_card_default.py для Credit Card Default Dataset
• src/datasets/credit_approval.py для Credit Approval Dataset
• src/gui/app.py, src/gui/dataset_tab.py, src/gui/theme.py отвечают за интерфейс

Что уже подготовлено:

• отдельные папки data/german_credit и data/credit_card_default
• автоматическая загрузка официальных версий датасетов с UCI, если локальных файлов ещё нет
• единый каркас для:
  • загрузки данных
  • выбора числовых признаков
  • построения неточного запроса
  • квартильного квантования по группам 0..3
  • сравнения базового полного перебора и предлагаемого поиска через квартильную и числовую фильтрацию
• визуальный интерфейс на tkinter:
  • вкладки по датасетам
  • разделы Обзор, Квантование, Поиск, Эксперимент
  • подписи и карточки с ключевыми метриками
  • таблицы top-k, шагов фильтра и итоговых метрик
  • встроенные графики распределений, квартильных групп и сравнения методов

Если позже будут скачаны именно Kaggle-версии датасетов, их можно положить в папки:

• data/german_credit/german_credit_data.csv
• data/credit_card_default/UCI_Credit_Card.csv
• data/credit_approval/crx.data

Тогда скрипты автоматически возьмут локальные файлы вместо UCI-источников.

Как открыть и запустить в PyCharm:

1. Открыть папку probabilistic_fuzzy_credit_search как проект.
2. Создать виртуальное окружение.
3. Установить зависимости: pip install -r requirements.txt
4. Для визуального режима запускать main.py.
5. При необходимости можно импортировать конкретные классы датасетов из src/datasets.

Запуск тестов:

• python -m unittest discover -s tests -v