guzhujushi
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feat(models): 审查 metrics.py：工程侧收口 + 修 r2/smape 两个真 bug（+18 条测试）
models/metrics.py（用户写、Codex 审）：6 个回归指标 + 共享入口 verify_yt_yp 落地，
compare_models 仍是 TODO(L1)。
真 bug（决策 59，由用户亲手改定）：
- r2_score 的 SS_tot 基准用了 np.mean(y_pred)，必须是 np.mean(y_true)。
探针实测：修前 0.8803827751196172、修后 0.875 = sklearn.metrics.r2_score 一致；
adjusted_r2 复用它，一并修正。完美拟合（r2_score(y, y) == 1）与常量 y 都掩盖了这个错，
所以新测试特意用"非完美拟合"的数据。ss_tol 顺带改名 ss_tot。
- smape 的 np.where 掩码防不住零除（两条分支都会被求值），在
filterwarnings = ["error::RuntimeWarning"] 下任何含 0 的用例直接红 → 改 np.divide(where=)，
数值结果不变（决策 60）。
工程侧（决策 47）：报错文案统一为"参数名 + 实际值"；补 7 处 docstring
（Parameters / Returns / Raises，把 NaN 报错、mape 遇 0、r2 常量 y、adjusted_r2 分母保护
写成契约；n_features 注明不含截距）；ruff 9 条清零（6 F541 + 3 W293）。
tests/test_models.py：5 条 → 23 条（2 条摘 skip 转正 + 18 条新增）。
三连：pytest 224 passed / 26 skipped（250 收集）、ruff 0、pyright 0。
文档：STATUS 决策 59 / 60 + 第九轮（含 4 条待拍板口径）；CHANGELOG 本轮条目；
docs/dev/personal-pitfalls.md 追加易错点 31（基准量抄错对象）与 32（np.where 掩码防不住零除）。
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