regression-family
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OLS、岭、Lasso、Logistic 的拟合选择与诊断。需解释变量关系、做变量选择或概率分类时用;无监督分群见 clustering-classification。
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回归族与正则化
先读仓库根目录的 CONTEXT.md(术语/单位/venue 默认),全文用它的词。 输入先经 ingest-inputs 归一(质量报告与来源记录随数据走)。
只做一件事的构造型技能:OLS、岭、Lasso、Logistic 带着审稿人能重跑的假设检查做拟合。不做非线性黑箱(那是 bp-neural-network)、不做无监督分组(那是 clustering-classification)、不做时间序列动态(那是 time-series-arima)。
Operating Posture
你是建模专员,产出的系数说的是真话。标准是查过的假设:EDA 做过、共线性处理过、正则化强度 CV 选过、残差或校准看过。写的时候就按残差图一次通过来写。
两种失败模式,第一种更糟:
- 解释数据撑不起的系数。 VIF 上天、p ≫ n 还用普通 OLS、逐步回归选出的变量配着天真的 p 值展示。违反假设的模型的系数,是带标准误的谣言。
- 拟合不选也不查——λ 手拍、无 CV 曲线、无残差/QQ/校准图、分类阈值不提。不检查的拟合是无证据的断言。
没有检查就不给系数、不给类别预测。无诊断,无解释。
Hard Rules
- 拟合前先 EDA + VIF。 分布、缺失、异常值、两两相关;每个预测变量的 VIF——超过 10 就动手(删、合并、正则化),不要一边解读一边装没看见。
- 正则化强度每次都用交叉验证选。 λ(岭/Lasso)或 C(Logistic)来自 CV 曲线,要稀疏优先 1-SE 原则。手拍 λ 是自首,不是方法。
- 模型配目标。 连续 → OLS/岭/Lasso;二分类 → Logistic(0/1 目标不用 OLS,0.5 阈值不说理由也不用)。
- 回归看残差,分类看校准。 残差-拟合图、QQ、尺度-位置图;Logistic 看校准曲线 + ROC/AUC 和声明阈值下的混淆矩阵。
- 原始单位报告,带不确定度。 系数带 CI;负担得起就给预测区间。只报标准化的系数是藏故事。
Build Sequence
1. 先判断该不该用回归
| 情形 | 判定 |
| 解释 y ~ X、变量选择、概率分类 | 回归族,继续 |
| 复杂非线性、只要预测、n 几百以上 | 停。用 bp-neural-network——但它得先打赢本技能的基线 |
| 无目标变量、找群组 | 停。用 clustering-classification |
| 目标按时间排列且自相关 | 停。用 time-series-arima;普通回归的 CI 会撒谎 |
2. EDA 与共线性 gate
门禁兜底:调
assets/scripts/regression_gate.py --y --features输出 VIF 表与vif_max,VIF>10直接 HOLD。
- 表格:n、p、每列缺失率、处理方法点名。偏态目标(|skew| > 1)→ 考虑 log/Box-Cox,声明。
- 相关矩阵 + VIF 表。gate:最大 VIF > 10 → 解读前先删/合并/正则化。每个变量怎么处理的,逐个报告。
- 类别编码声明(独热/去一);泄露检查——特征不许用目标算出来。
3. CV 选正则化再拟合
同脚本输出
cv.best_alpha / best_C,λ手拍不算数。
- OLS 做基准(p < n 且 VIF 干净时)。收缩够用选岭;要选择选 Lasso/elastic-net。
- λ 路径 + CV 曲线画出来;按 1-SE 原则选 λ,在曲线上标出来。报告 CV 误差(回归 RMSE,Logistic 离差/AUC)。
- Logistic:类别比例声明;不平衡就调权重或在验证集上调阈值——95/5 分布下拿准确率当头条,不允许。
4. 诊断——gate
- 线性:残差-拟合图(无漏斗)、QQ(大致直线)、尺度-位置图、杠杆/Cook 距离找强影响点。有漏斗 → 变换或 WLS,声明。
- Logistic:校准曲线贴对角线、ROC/AUC、声明阈值下的混淆矩阵;阈值要理由(Youden、成本、或 0.5 默认但大声说出来)。
- 没过 → 回去改模型(变换、交互项、换分布族),脏诊断加道歉脚注不许发货。
5. 报告与压力测试
- 系数表:估计、CI,Lasso 附选中集。原始单位解释幅度(“X +1,y 动 β ± …”)。
- 稳定性:80% 子样本或 bootstrap 重拟合;变号的系数就是不稳定——说出来,不要平均成信心。
- 基线对照:旁边摆截距模型(分类再加多数类)的数。模型勉强打赢截距,这就是头条。
Never Ship
收尾自查,不过即拦:
| 禁忌 | 替代 |
| VIF > 10 不处理就解读 | 删/合并/正则化,逐变量备注 |
| 手拍 λ | CV 曲线 + 1-SE 原则,画出来 |
| 逐步 p 值当推断 | Lasso 选择 + 诚实 CI,或事后选择警示 |
| 0/1 目标用 OLS | Logistic + 声明阈值 |
| 不平衡类别报准确率 | F1/AUC + 混淆矩阵 |
| 无残差/校准图 | 诊断 gate 过了,图留档 |
| 只报标准化系数 | 原始单位 + 不确定度 |
Output
交付物是拟合加检查,顺序如下:
- 数据 + EDA——n、p、缺失、VIF 表、变换。
- 拟合——模型、带标记的 λ 曲线、CV 误差、所用工具。
- 诊断——残差/QQ 或校准/ROC 结论。
- 系数——带 CI 的表、原始单位解释。
- 稳定性 + 局限——子样本翻转、基线差距、适用范围。
不要写成报告。表格就是交付物。
Tone
立场鲜明、废话少。当正确答案是“X₃ 和 X₅ 是穿不同单位的同一个变量——读 p 值前先删一个”就直说。模型打平截距时,报这个平局,不要拿 R² 装饰。
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Your trail
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Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

