version: "1.0.1" name: statistical-modeling description: 统计建模与机器学习标准流程（原创技能，MIT）：假设检验选择与前提检查、回归诊断、sklearn 建模与评估、过拟合检查。当任务涉及假设检验、回归、分类、聚类或模型评估时加载。A standard workflow for statistical modelling and machine learning — hypothesis test selection with assumption checks, regression diagnostics, scikit-learn training and evaluation, overfitting checks. Load when a task involves hypothesis testing, regression, classification, clustering or model evaluation.

statistical-modeling — 统计建模与 ML 标准流程

本技能固化假设检验、回归与机器学习建模的标准流程与检查清单，保证结论可辩护、模型不过度自信。依赖：scipy、statsmodels、sklearn（均为常用科学计算库）。

0. 建模前（先回答三个问题）

1. 目标：是要「证明差异」（推断）还是「预测结果」（预测）？
2. 数据形态：样本量多大？正态吗？独立吗？分组几个？
3. 业务约束：可解释性重要吗（回归/树）？还是纯预测精度（GBM）？

1. 假设检验选择（scipy / statsmodels）

汇报规范：给出统计量、p 值、效应量（Cohen's d / η² / Cramér's V）——p 值显著不等于差异有实际意义。p 值 <0.05 时说明「差异显著」，同时给出置信区间。

2. 回归（statsmodels）

import statsmodels.api as sm
X = sm.add_constant(df[["x1", "x2"]])
model = sm.OLS(df["y"], X).fit()
print(model.summary())

诊断清单（必须逐项看）：

• 系数显著性与方向是否符合业务直觉
• R² / 调整 R²：解释力度
• 残差正态性：sm.qqplot / Shapiro
• 异方差：model.resid 与拟合值散点（漏斗状=异方差，用 sm.RLM 或加权）
• 多重共线性：VIF（>10 提示共线，考虑删变量/合并）
• 预测用：做 train/test 或交叉验证，别只报训练集 R²

逻辑回归用 sm.Logit；分类指标见下节。

3. 机器学习流程（sklearn）

from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score, GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, roc_auc_score
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
clf = RandomForestClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)
print(classification_report(y_test, clf.predict(X_test)))

硬性规范：

• 固定随机种子（random_state=42），结果可复现
• 训练/测试划分先于任何特征缩放/填充（防数据泄漏）
• 类别不均衡：报告 roc_auc / PR-AUC，别只看 accuracy；可用 class_weight
• 调参用 GridSearchCV + 交叉验证，禁止用测试集调参
• 对比基线：至少和「多数类预测」或简单模型对比，证明模型真的有增益
• 特征重要性（树模型）输出 Top N，帮助解释

4. 模型评估指标速查

5. 交付检查清单

• [ ] 检验/模型的前提条件已验证（正态/方差齐/独立性）
• [ ] 固定随机种子，训练/测试划分正确（无泄漏）
• [ ] 报了效应量或置信区间，不只报 p 值
• [ ] 对比了基线模型，不夸大增益
• [ ] 结论区分相关与因果；局限与假设已说明