pmlb-batch-inference

What problem does it solve?

当你已经有一个可对单个 PMLB 数据集完成推理与指标落盘的脚本，但需要把它升级成“遍历本地全部 PMLB 数据集并持续追加 CSV 汇总”的批量方案时，这个 Skill 帮你把全流程打通，并确保先 smoke 验证后再正式全量运行，同时支持按参数选择具体 GPU 运行。

Core Features & Use Cases

• 从单数据集脚本复用推理链路：抽出可复用的加载、推理、指标与表达式提取能力，避免重写模型内部逻辑。
• 批量遍历本地数据集并断点续跑：默认扫描 pmlb/datasets 下数据集，支持读取已存在结果 CSV 的 dataset 列来跳过已完成项，追加未完成数据集而不覆盖。
• 严格 CSV 落盘规范与噪声施加可控：输出列顺序固定，表达式列固定放在最后；支持乘性高斯噪声并要求在命令中显式传入 noise_strength 与 noise_seed。
• GPU/设备选择可复现：支持 cpu、cuda、cuda:N 形式；在请求 CUDA 但无 GPU 时直接报错，不做默默降级。
• 两阶段运行并写入 RUN.md：写入一条 smoke（轻量验证通路）和一条正式全量命令，且两条命令都只输出最关键参数，噪声控制按需追加到命令末尾。

Quick Start

让你先运行 smoke 命令快速验证全流程能正常落盘 CSV：在 RUN.md 中执行这条 smoke 命令并按需追加 --device cuda:0 与 --noise_strength/--noise_seed。