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进入模型分类目录，选择线性模型、树模型或仅参考的序列模型。决策树与随机森林归同一模型族；基线归公共评估。已实现模型链接各语言完整任务与 runner 示例。本页保留共同拟合接口说明。
先按模型比较方法选择科学模型族。R 路径目前支持均值基线及声明的 regr.rpart、regr.ranger 候选。学习器和有界参数写入既有任务 JSON，不为每个模型复制流水线。R支持设置记载准确范围、默认值、验证集选型以及尚未提供的调参/交叉验证/重拟合。Python 模型族及依赖验证见独立Python路径。
通用准备位于 scripts/r/common/。R 拟合模块为 scripts/r/models/fit.R，随后调用留出评估 evaluate.R。reproduction.R 是独立的开发集固定折森林函数库，注册预测入口不调用它。使用 reproduction_forest() 或 reproduction_search_forest() 前加载 io.R。保留外部固定折号，测试数据不得参与搜索。科学依据见独立复现方法。
按完整R调用及结果检查核查候选指标、实际队列、预处理、冻结预测、独立重算指标及重载一致性。模型成功拟合不构成科学有效性证明。
仅在开发数据内由包自动搜索参数时，使用独立自动调参助手。它接收审核后的分组折与有界范围，上述注册拟合模块不会调用它或接收其设置。完整依赖环境中的执行另行记录。