用途：面向建筑项目，对工程变更单（Change Order）做机器学习分析与预测，帮助分类变更类型、预测成本与工期影响、识别历史数据中的模式，并辅助审批流程。
主要能力：变更单分类（设计变更、业主请求、现场条件、规范合规、价值工程、错漏、范围变更）；成本影响预测；工期影响分析；模式识别；根因分析；审批工作流优化。提供严重度分级（minor/moderate/major/critical），并按成本占合同比例与工期天数判定。
使用方式：以 Python 类组织。ChangeOrderManager 管理变更单，可创建、更新成本与工期、计算严重度、提交审批、批准并生成汇总；ChangeOrderPredictor 使用 TfidfVectorizer 加 RandomForestClassifier/GradientBoostingRegressor 训练类型分类、成本与工期预测模型，可 save_models/load_models 持久化；ChangeOrderAnalyzer 将变更单转为 DataFrame，按类型与时间趋势分析。训练数据需含 description、co_type、cost_impact、schedule_impact、contract_value、project_phase、affected_elements_count 等字段。预测时需传入描述、合同金额与受影响元素数量。
限制：示例为规则分类，依赖历史数据训练；模型精度、费用、平台与部署要求暂未提供。