guzhujushi
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审查并精简 ChatGPT 的建库建议后落地的第一版骨架，只定接口不写实现。 - 建议审查：14 个包 → 7 个；约 250 个函数 → 约 40 个；5 个 Result 类 → 1 个 （docs/01-suggestion-review.md） - docs/：架构、路线图（含永久不做清单）、环境、Git 工作流、函数卡片模板 - src/mcm_toolkit/：core / data / stats / models / solve / decision / viz 共 23 个模块，均为签名 + docstring + NotImplementedError - tests/：9 个文件，其中 test_api_surface.py 已通过（20 passed） - examples/ problems/ notebooks/ figures/ tables/ 骨架 - pyproject.toml（核心依赖 4 个 + 6 组 extras）、environment.yml - scripts/：setup-venv.ps1（ASCII + LF）、setup-conda.ps1、doctor.ps1 - 环境：.venv（system-site-packages）与 conda 环境 mcm-toolkit 均已建好， 数值栈版本与 base 完全对齐（numpy 2.4.6 / scipy 1.18.1 / pandas 3.0.6，MKL 后端）
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Python
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Python
"""models —— 建模：回归 / 时间序列 / 机器学习（薄封装）。
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原建议把 `regression/` 和 `ml/` 拆成两个包，但两边的
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`fit_linear` 与 `fit_linear_regression` 明显重复。
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这里合并为一个包，共享一套 `fit / predict / score` 协议和一份指标实现。
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"""
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from .metrics import (
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adjusted_r2,
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compare_models,
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mae,
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mape,
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r2_score,
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rmse,
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smape,
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)
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from .ml import cross_validate, fit_forest, fit_logistic, kmeans, pca
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from .regression import fit_linear, fit_nonlinear, fit_polynomial, predict
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from .timeseries import exponential_smoothing, fit_arima, forecast
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__all__ = [
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"fit_linear",
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"fit_polynomial",
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"fit_nonlinear",
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"predict",
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"exponential_smoothing",
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"fit_arima",
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"forecast",
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"fit_forest",
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"fit_logistic",
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"kmeans",
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"pca",
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"cross_validate",
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"rmse",
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"mae",
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"mape",
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"smape",
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"r2_score",
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"adjusted_r2",
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"compare_models",
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]
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