面对一份较长的竞赛 Baseline，最初的困难不是某一行代码，而是不知道整个流程为什么这样组织。我的方法是先按职责拆分，再逐段验证输入与输出。
数据层
pandas 适合快速探索，polars 可以处理更大规模的数据。第一步先确认训练集、测试集、标签与主键字段，避免在特征处理中误用未来信息。
验证层
分类任务使用 StratifiedKFold 可以让每折的类别比例更稳定。交叉验证的目的不仅是得到平均分，还可以观察不同折之间的波动：波动很大时，可能需要重新检查切分方式或数据分布。
模型层
CatBoost 对类别特征比较友好，是表格任务中常见的强 Baseline。开始时先使用少量稳定特征和保守参数，确认完整流程能运行、指标能复现，再进行特征与参数实验。
工程层
Baseline 中的 joblib 用于保存模型或并行任务，tqdm 提供进度，gc 处理内存压力。理解这些模块后，长脚本就不再是一整块黑盒，而是一条可以逐步调试的数据流水线。
这次学习的最大收获是：读 Baseline 不应该从第一行机械运行到最后一行，而应先画出数据流，再为每个阶段建立可验证的中间结果。