数据拟合比较与反向标定 / 制作与迭代记录

当前体验
粘贴 CSV / TSV，明确数据列、单位和观测名称，再用同一批观测比较直线、二次和指数模型。有留出时只用训练集拟合、留出点评价；没有留出时使用留一检验并说明它不是独立新测量。点击观测或表格行可以定位疑点，排除是用户明确的决定，原记录始终保留。
预测、反向标定、残差、比较及完整 HTML 报告来自同一实验快照。浏览器实际导入了带任意列名的六行 TSV：y=1+2x，在 x=1.7 得到 y=4.4，在目标 y=5 时反算 x=2；核对了疑点排除后的误差更新。另使用独立公式验证留一误差、二次反算多根、保存恢复与导出转义。短桌面重新计算 Canvas 图域，让曲线、残差和三种误差同屏。下文为早期制作记录。

任务与构图
先写制作提示词，明确产物应完成“自己的数据→方法选择→独立检验→可恢复与可复核结果”，而不是展示一条好看的回归线。采用研究记录的单页结构：主曲线占据主要视野，残差与同一 x 轴对齐，参数及目标在页边，原始表格在图下。暖纸与酒红线条用于区分本件和三维工具。

真实模型
最终 HTML 的 app-model 包含中心化/缩放 x、两遍正交化 QR、系数和协方差转换。页面与导出都调用同一个 AppModel。图面由 Artwork.draw 生成；没有另外手工绘制一张漂亮封面。指数误差空间、A 的 Delta 标准误、已知 sigma 的 WLS 协方差都明确说明。

真实迭代
第一次能工作的 HTML 与 PNG 保留在 review/first.html、first.png。图面出现字体缺失的 y-hat 字形，改成可读的 y_fit；参数区域的数值与单位分行，防止长单位挤压。误差条超过图域时保留真正端点并让画布裁切，不在裁切边界伪造端帽。
收尾静态解析发现示例 select 的三个 option 开始标记误写成带属性的关闭标记。已经纠正，并用 HTMLParser 检查预设值、唯一 id 和关闭标记；不把这项静态检查当作浏览器事件验收。
同伴复核发现合法的极远指数留出点可能令残差平方溢出。改成缩放 RMSE，纵轴也在无量纲有限区间计算。新增 y=2^x 的 (1000,1) 留出实例以及更远的溢出预测检查；全部 Canvas 数值参数都有限。图注进一步分清 ln(y) 的输入 sigma 与 A 单位的标准误。

核对结果
review/model-check.json 记录 10 项实际模型/绘图检查：解析直线、独立加权手算、解析二次、指数恢复、秩退化和非法响应、留出隔离、排除与空文档、最大 200 行和特殊 CSV、空数字拒绝、极大指数数值与绘图。
默认参数 a=0.13543478260869435、b=3.119311594202899；训练 RMSE=0.1512584089569675；留出 RMSE=0.4043144668658175；x=5.5 时预测 17.291648550724638。
review/default.png 是默认合成实验；edited.png 是二次实验；result.png 是指数外推；boundary.png 是极端输入的数值边界。每份对应实际状态与结果 CSV，文件哈希见 final-manifest.json。

评价与适用性
闭环已经覆盖用户数据、误差假设、诊断和结果回读，纸面视觉能承载真实结果。范围有意限定为这三种模型，不能自动识别实验偏差或代替统计建模判断。页面交互代码已静态核查；缺少获准浏览器环境，因此不宣称 DOM、设备交互或下载实测通过。