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训练均值基线是各数值回归候选共用的评估参照，不作为独立研究模型族。它对每个留出样本预测训练集目标均值，不能用验证集或测试集目标估计该均值。
robust = FALSE 的 regr.featureless。不要把它写入 models，也不要传空候选列表。指标由公共评估计算。baseline_mean，已有模型示例均包含它。公共构造器使用 DummyRegressor(strategy='mean')，运行入口统一评分并独立复核。本次没有增加自动补入候选的行为。两条路径保持原选型规则：验证误差最优时，基线也可能被选中。公共对照不限于随机森林，候选标识、参数键及选型计算保持不变。
使用任一已实现模型示例，即可同时得到基线与候选评分。先准备 R 环境或 Python 任务与环境，再遵循计划审核。
保留一个可选的仅基线 Python 工程检查，归公共评估示例：任务、runner 参数。它不是主要模型选择入口。
python -m runtime.cli run-tool ml_python_regression_workflow --params-file config/examples/run-tool/ml-evaluation-python-baseline.json --dry-run
python -m runtime.cli run-tool ml_python_regression_workflow --params-file config/examples/run-tool/ml-evaluation-python-baseline.json --timeout 180
先检查 can_execute 和 blockers，再核对实际进程及产物状态。通过 artifacts.json 定位候选、按样本键保存的预测和指标，在相同保留样本上独立重算指标并检查模型重载。预览不训练或读取数据行。新结果仍遵循所选 runner 的既有范围。科学比较依据见评估方法，不直接沿用工程示例参数。