用途：面向分类或回归任务，系统比较多个机器学习模型，用于算法选型与基准测试、超参数调优对比、模型性能验证、特征工程评估以及生产模型选择。
主要能力：可同时比较 5 个以上算法；支持 K 折、分层和时间序列交叉验证；评估指标涵盖 Accuracy、F1、ROC-AUC、RMSE、MAE、R²；提供配对 t 检验做显著性判断；可输出性能图表、ROC 曲线和学习曲线；并能按条件自动推荐最佳模型。
使用方式：Python 中从 model_comparison_tool 导入 ModelComparisonTool，先调用 load_data(X_train, y_train, task='classification') 载入数据，再用 compare_models(models=['rf','gb','lr','svm'], cv_folds=5) 执行比较，最后通过 get_best_model(metric='f1') 取得最佳模型。也可用命令行：python model_comparison_tool.py --data data.csv --target target --task classification；自定义模型和折数示例为 python model_comparison_tool.py --data data.csv --target price --task regression --models rf,gb,lr --cv 10；导出报告示例为 python model_comparison_tool.py --data data.csv --target y --output comparison_report.html。
适用场景：需要在多个传统机器学习算法之间做横向评估与选型的分类/回归项目。
限制：需要足够数据才能让交叉验证有意义；大数据集比较耗时较长；不包含深度学习模型，需改用专门框架；特征工程必须事先完成。定价、平台支持等信息暂未提供。