guzhujushi
748affb7f0
feat(models): 落地 compare_models（指标名别名映射）+ 同步你的三条入口口径
你的三条改动（决策 61，已复测入库）：
- verify_yt_yp 拦 Inf：rmse([1.0, inf], ...) 从安静返回 inf 变成 ValueError。
- 至少 2 个样本：rmse(1.0, 1.0) 不再被当成 1 个样本算出 0.0。
- mape 从"只拦 0"改成拦 y_true <= 0：原来对负数返回 -1.0（无意义）。
Codex 侧把这三条写进 7 处 Raises（易错点 30 复发 1 次），
test_mape_rejects_zero_in_y_true 的 match 文案改为"非正数"，另补 Inf / 样本数两条测试。
compare_models（决策 62，A 档，Codex 实现）：
- 别名映射 _METRIC_FUNCS：r2 与 r2_score 指向同一个函数，传哪个列名就叫哪个，
两个一起传报 ValueError；adjusted_r2 不进表（需要 n_features）。
- cv=0 全量拟合后打分；cv>=2 用手写 K 折（get_rng(random_state).permutation +
np.array_split），不引入 sklearn 依赖；报折间均值；每折至少 2 个样本 => cv <= n // 2。
- 排序方向跟第一个指标走（误差类升序、R² 降序）；models 必须传模型对象（fit/predict），
X 必须二维，metrics 必须是 tuple/list。
- 原 test_compare_models_... 的用法是错的（传拟合结果当模型），改成测试桩后摘 skip。
tests/test_models.py：23 -> 31 条（排序两条、别名、坏指标名 / 坏 models / 坏 cv、
每折下限、random_state 可复现）。
三连：pytest 233 passed / 25 skipped（258 收集）、ruff 0、pyright 0。
文档：STATUS 决策 61 / 62 + 第十轮（第九轮那 4 条标办结）；CHANGELOG 本轮条目；
personal-pitfalls 易错点 30 记复发 1 次 + 新增 33（多行文案少引号 / ValueError 多参数）。
2026-10-12 16:53:01 +08:00
..
2026-10-01 17:43:48 +08:00
2026-10-01 17:43:48 +08:00
2026-10-03 19:17:22 +08:00
2026-10-02 20:43:03 +08:00
2026-10-01 17:43:48 +08:00
2026-10-12 16:53:01 +08:00
2026-10-10 09:31:30 +08:00
2026-10-03 19:59:38 +08:00
2026-10-01 17:43:48 +08:00