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新增 templates/ti-cl4/quality-forecast/model.py： - RidgeRegression：纯标准库最小二乘+L2正则闭式解（高斯消元，不依赖numpy） - QualityModel：聚合特征+目标+岭回归，fit/predict/evaluate(R²/MAE/RMSE)/explain - explain()：尺度归一化重要性（|权重|×std），跨特征可比较，供#73可解释 - TrainingSet.from_records：自动跳过含 NaN 的行 - ModelRecipe 超参包：target/alpha/feature_names 外置 YAML/JSON - 序列化 to_dict/from_dict 往返一致 - 17 用例（累计 39 用例）全通过；纯标准库零运行时依赖。
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# -*- coding: utf-8 -*-
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# Ti-1 氯化车间质量预测 · 模型超参包（Issue #69 / PRD §5.3 ①）。
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# 模板化技术路径（PRD §5.3）：超参包外置，换行业只改本文件 + 特征清单。
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# target：质量标签列名（默认取 RF-01.PURITY = TiCl₄纯度）。
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# alpha：岭回归 L2 正则强度（防共线性/过拟合）。
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# feature_names：训练用特征名（须与 features.template.yaml 的 name 对齐）。
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target: RF-01.PURITY
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alpha: 1.0
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unit: "%"
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feature_names:
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- clf_temp_mean
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- clf_temp_slope
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- clf_cl2_feed_ratio
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- clf_co_std
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- clf_bed_range
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- rf_imp_mean
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