#---设备配置---#
device: cpu 
#device: cuda

#---训练配置---#
n_epochs: 150
batch_size: 16
learning_rate: 0.001
nc: 4
use_infer_as_val: true
#data_train: train_val # train: 只用train训练，val做验证， infer做测试；train_val: 用train和val做训练，infer做验证， infer做测试；all: 全部训练，全部验证，全部测试（数据先1/5作为infer，剩下的再1/5作为val，剩下的4/5作为训练）
data_train: all
early_stop_patience: 50
gamma: 0.98
step_size: 10
experiments_count: 50

#---训练结果---#
# 日志路径
log_path: results/training.log
# 训练过程统计图路径
train_process_path: results/training_progress.png
# 训练结果统计图路径
train_result_path: results/training_result.png
# 训练模型路径
model_path: model/psychology.pth
# 用于测试的部分数据路径
infer_path: results/infer.xlsx

#---训练原始数据---#
# 训练样本数据路径配置
data_path: data_processed/feature_label_weighted.xlsx

#---样本特征---#
# 标签名称
label_name: 类别
# 特征名称
feature_names:
  - "强迫症状数字化"
  - "人际关系敏感数字化" 
  - "抑郁数字化"
  - "多因子症状"
  - "母亲教养方式数字化"
  - "父亲教养方式数字化"
  - "自评家庭经济条件数字化"
  - "有无心理治疗（咨询）史数字化"
  - "学业情况数字化"
  - "出勤情况数字化"
# 定义特征权重列表
feature_weights:
  - 0.135
  - 0.085
  - 0.08
  - 0.2
  - 0.09
  - 0.09
  - 0.06
  - 0.06
  - 0.08
  - 0.12

