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用于数值预测、预测贡献及经单独论证的因果估计。面向研究者的方法说明科学选择，本入口指向实际操作。框架说明和专用序列参考现统一归入本能力目录，各自保留契约及执行状态。
生成实验代码前，采用模型规划与计划审核契约，保存依据、证据、备选方案及不确定性。默认由人审核；代理判断须有用户针对准确计划的明确委托。不能将历史研究、样本划分或参数选择当作默认。执行前核查任务与数据未变、实际生成代码、合成证据和预检。通用助手为 scripts/common/review_plan.py；审核记录是可信调用方的声明，不认证身份或赋予权限。
明确目标、各变量角色/单位/时序、产品来源及观测重用。在预处理前设计时空或分组留出，训练变换和筛选不得使用留出信息。计算行数上限与科学抽样设计分别设置；保留原始、可用、选中样本数与排除原因。第02阶段仅讨论概念。见通用设计。
按模型查找时，先打开模型分类目录：线性回归、树模型或时序模型参考。决策树和随机森林同属树模型。均值基线归公共评估，不再作为独立研究模型分类。每个已实现模型链接对应的 R/Python 配置和公共计算代码。
直接使用 R 接口及扩展时，阅读 mlr3 框架说明。内嵌的 TimeXer 技能保留外部 Python/PyTorch 操作说明，仍为仅参考；合并目录不增加执行器。
| 操作 | 实现及说明 |
|---|---|
| R 数据准备、拟合及留出评估 | R操作：注册工具 ml_regression_workflow、适配器 mlr3_regression，接收整理好的 CSV 与现有任务 JSON |
| Python 数值预测 | Python路径：依赖、任务契约及 ml_python_regression_workflow 独立；须完成该路径记载的验证及注册检查后使用 |
| Transformer 软件操作案例 | 软件指南：直接运行 CPU 合成表格、序列、网格及融合助手；Python 3.11+、Torch 2.6+，无注册适配器或外部数据选项 |
| 模型族、参数及固定折复现 | 模型：通过配置声明候选，不复制每种模型的完整流水线 |
| 仅开发数据的自动调参 | 直接 R 路径：固定分组折 AutoTuner 助手；基础契约已检查，完整调参待所需依赖环境验证，无执行器适配器 |
| 预测贡献 | 贡献：置换/PDP/ICE/Shapley 解释拟合预测 |
| 因果效应 | 因果：R 连续处理 PLR，声明 DAG、手工调整集及有依据的假设 |
R 和 Python 是独立实现路径。Python 调用程序若调用 R 工具，仍需 R；两者任务契约不能互换。通用计划契约保留科学与实现分支，须通过所选实现的任务校验。
明确要求固定 R 合成回放时，从仓库根执行：
python -m runtime.cli run-tool ml_regression_workflow --params-file config/examples/run-tool/synthetic-regression.json --dry-run
python -m runtime.cli run-tool ml_regression_workflow --params-file config/examples/run-tool/synthetic-regression.json --timeout 180
执行前检查 can_execute、blockers。预检不解析数据行，也不证明依赖可用。R操作完整保留环境、配置生成、CLI/Python/MCP 调用、参数范围和结果读取示例。核查进程成功、文件内容、样本/特征保留情况、独立重算留出指标与模型重载。解释需交代背景及不确定性；PLR 另需科学识别审核。返回文件索引、检查结果和未解决限制。工程回放不等于科学验收，也不批准新研究。
原始数据、凭据、个人计划及研究生成结果按存储契约置于 Git 外。使用所选执行器声明的结果范围和新目录；维护源代码时不移动历史结果。空气污染案例、发表依据及工作流按需读取。迁移映射说明模块位置和实现边界。