第二十八天，我們進入了鐵人賽的最後衝刺階段！在過去兩週內，我們陸續學過了Logistic Regression、Decision Tree、Bagging 集成（Random Forest）以及 Boosting 集成（XGBoost）。但在實務專案中，沒有任何單一演算法能夠在所有數據集上稱霸（即「沒有免費的午餐定理 No Free Lunch Theorem」）。面對新任務時，資料科學家的標準工作流是搭建一組模型基準評測系統（Benchmark Pipeline），以相同的交叉驗證標準與測試集橫向比對各模型的準確率、F1-Score、AUC 與推論耗時。今天我們建立純 Python 腳本 day28_model_benchmark.py，掌握多模型自動化評測迴圈與多重 ROC 曲線疊圖視覺化。

第一部分
新建 day28_model_benchmark.py。載入資料集並切分訓練集與測試集，接著將 4 種主流模型統一封裝在字典結構中，為後續的自動化評估管線做準備：

第二部分
設計評測迴圈。逐一訓練模型、記錄擬合時間，並在測試集上計算四大維度指標：準確率、F1-Score、AUC 與推論機率值：

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第三部分**
將各模型的 ROC 曲線繪製在同一張畫布上進行疊圖橫向對齊，並搭配各模型的 AUC 指標直觀看出哪一個分類器在測試集上最具鑑別力：

第四部分
在終端機輸入 python day28_model_benchmark.py 執行驗證，確認 4 款模型的指標排行榜順利印出，且圖片 day28_benchmark_roc.png 順利產出。確認存檔（Ctrl + S）後推送到 GitHub 進行版本控制：

今日心得/遇到的問題
今天建立了一套非常標準的多模型競技場自動化架構。在真實的資料科學專案裡，我們通常不會一開始就孤注一擲在某個特定演算法上，而是會先用簡單的 Logistic Regression 作為 Baseline ，再逐步引入 Random Forest 與 XGBoost 等強大集成模型進行競爭。透過將模型物件封裝成字典並以迴圈提取指標，能大幅節省重複撰寫評估程式的時間，最後疊合的 ROC 曲線更能提供產品或業務團隊最直觀的模型決策依據。