变量类别	                                 变量名称                    数据类型	                 含义与说明
核心睡眠输入变量	              Sleep_Hours	        数值型（连续）	        前一晚的总睡眠时长（小时）。这是衡量生理恢复基础最核心的变量，通常与日间表现存在非线性关系（如存在最优区间）。

                                        Sleep_Quality_Score	数值型（连续/有序）	对前一晚睡眠质量的主观评分或客观度量（如睡眠连续性、深度睡眠占比）。它补充了单纯时长的不足，睡眠质量差即使时长足够也可能导致日间功能受损。

行为与刺激输入变量	Caffeine_Intake_mg	数值型（连续）	        当日摄入的咖啡因总量（毫克）。作为最常见的中枢神经兴奋剂，此变量用于分析其对疲劳的对抗效果、对表现的提升作用以及可能的副作用（如后续精力崩溃）。

                                   Screen_Time_Before_Bed	数值型（连续）	        睡前使用电子设备的屏幕时间（小时）。此变量是影响睡眠质量的重要行为因素，其蓝光暴露可能抑制褪黑素分泌，从而成为连接晚间行为与睡眠结果的关键中介变量。

日间表现输出变量	          Morning_Mood	        数值型（有序）	        晨起后或上午时段的主观情绪状态评分。作为日间表现的早期心理指标，它既受前夜睡眠影响，也可能为后续的工作表现和错误率设定基调。

                                   Work_Productivity_Score	数值型（连续）	        对当日工作或学习任务完成效率与成果的综合评分。这是衡量日间表现的核心产出指标，直接关联到个人效能，是本数据集预测模型的主要目标变量之一。

                                             Error_Rate	                数值型（连续）	        在标准化认知或操作任务中犯错的频率或百分比。作为衡量认知功能与专注度的客观、反向指标，错误率升高是表现下降的敏感信号。

                                             Energy_Level	        数值型（连续/有序）	当日自我报告的整体精力或活力水平。这是一个综合性的身心状态指标，既反映了睡眠恢复的效果，也融合了兴奋剂的影响，是连接输入与具体表现（生产力、错误率）的中间状态变量。