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先按面向读者的特例选择科学设计，再映射到以下设置。环境、配置生成代码及调用方式统一维护在操作说明。
从完整的 PM2.5 任务模板开始。它接收已整理的站点日表，使用以下示例列：
| 角色 | 模板字段 | 需要适配 |
|---|---|---|
| 结果 | pm25 |
实际污染物统计量、单位及平均时期 |
| 样本键 | sample_id |
唯一站点时期标识 |
| 划分 | dataset |
按研究设计生成的 train、val、test 标签 |
| 数值特征 | temperature、relative_humidity、wind_speed、boundary_layer_height |
时空对齐且符合使用时点的列 |
| 类别特征 | season |
实际类别列，在 categorical_features 声明 |
按所选数据适配字段、类型、缺失标记、覆盖规则和划分。连接、单位转换、汇总及派生变量在上游完成。模板用于回顾分析，预报任务应重新定义信息可获得性。
将未观测时空区域的预测目标与这份带标签站点表分别定义。完成输入依据检查，包括再分析、融合、合成特征使用地面观测及重用评估站点、时期的情况。记录未知来源及所选独立参照或敏感性策略。该模板不实现区域推理和场数据导出。
初始候选为深度 5 的树，以及 mtry=2、节点大小 5 的 100 棵树森林，用于小规模起始比较。selection_metric 选 RMSE 或 MAE，在四个候选限制内比较其他支持设置；确认 mtry 适合保留变量数。
按研究可用数据和独立站点、时间覆盖确定划分规模。模板采用执行器支持的最大行数上限，避免继承小规模演示数量；这些是上限，不是要求的样本数或比例，执行前须结合实际队列和预算检查。更大研究按操作说明决定规模适配或抽样。
同时检查训练中位数/众数策略和解释预算，按预期队列调整上限，并查看实际选中数量。筛选选择 manual 或 train_filter，固定候选顺序；解释选择 permutation、pdp、ice 和可选 shap，科学含义按方法说明理解。
模板没有配套数据。验证代码调用可用合成参数，其结果、特征与单位均为合成。
用完整合成 PLR 任务理解接口。真实研究先论证专用图和调整集，再替换以下字段：
| 决策 | 配置 |
|---|---|
| 分析与结果 | analysis=causal_plr、实际 target 和 target_unit |
| 处理对比 | causal.treatment、treatment_unit、treatment_scale |
| 调整 | features=causal.adjustment_set、feature_selection.mode=manual；处理不作预测变量 |
| 缺失与学习器 | missing.policy=drop，恰好一个辅助模型候选 |
| 折分设计 | causal.folds、resampling.mode，分组模式再填 group_column |
| 识别 | causal.dag 和经过论证的六项 causal.assumptions |
分支对保留的训练与验证数据进行交叉拟合，系数表示每 treatment_scale 个原始处理单位对应的结果单位变化。通过因果产物检查图有效性、折外隔离、处理残差变异和不确定性。分组折分保留组身份，组间独立仍需研究设计论证。
声明假设前，记录各变量对应的物理量或代理量、因果方向依据、混杂与中介、产品生成依赖及合理的备选解释，对未解决假设安排敏感性检查。DAG 检查通过或系数精确，不足以说明因果关系可靠。
现成合成因果执行参数可按与预测相同的 CLI 顺序验证该分支。预测重要性输出不能替代这组配置。
支持的数值影响预测仍使用同样的目标、特征和划分字段，拟合前确定暴露匹配、滞后、结果分母及因果识别。需要气象归一化、非线性暴露响应、专用计数/二元/生存模型、分布滞后或负担计算时，先确定缺失操作，在相应技能实现后再组合工作流。
使用 AirMosaic 回归技能。
问题：<预测或已论证的连续处理效应>。
输入：<固定的整理后数据及字典>。
设计：<未观测预测区域、带标签参照、目标、单位、时期及研究专用划分>。
依据：<变量物理含义、产品来源、观测重用和实际发布时间>。
因果问题（如有）：<对比、有依据的 DAG 与调整、不确定性及敏感性检查>。
预算：<模型、样本上限、种子与解释样本量>。
保存：<新的项目结果位置>。
先阅读有关方法，再按操作示例创建个人任务和执行器 JSON。
将每项操作对应到支持的设置，列出需要适配的部分。
检查依赖并预检，在授权范围内执行，然后读取 artifacts.json。
检查实际队列、留出表现或因果诊断，概括解释范围。
计算复用技能代码，工作流代码提供设置和编排。