김경종
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# Step 2: surrogate-models
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## 읽어야 할 파일
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- `/AGENTS.md`
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- `/docs/theory/02_response_surface_methodology.md`
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- `/docs/theory/03_gaussian_process_kriging.md`
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- `/docs/theory/04_random_forest.md`
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- `/docs/theory/05_gradient_boosting.md`
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- `/docs/theory/06_mlp_neural_network.md`
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- `/src/femsurrogate/surrogates/common.py`
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## 작업
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TDD로 모델별 scikit-learn pipeline builder와 registry를 구현한다.
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- 테스트: `/tests/test_surrogate_models.py`.
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- 구현: `rsm.py`, `gpr.py`, `random_forest.py`, `boosting.py`, `mlp.py`, `registry.py`.
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- 모델명: `rsm`, `gpr`, `random_forest`, `gradient_boosting`, `mlp`.
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## Acceptance Criteria
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```powershell
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uv run pytest tests/test_surrogate_models.py -q
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uv run ruff check .
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```
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## 금지사항
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- PyTorch/TensorFlow, AutoML, MLflow를 추가하지 마라.
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