feat(training): 新增 TabM 模型支持及数据质量优化

- 添加 TabMModel、TabPFNModel 深度学习模型实现
- 新增 DataQualityAnalyzer 进行训练前数据质量诊断
- 改进数据处理器 NaN/null 双重处理，增强数据鲁棒性
- 支持 train_skip_days 参数跳过训练初期数据不足期
- Pipeline 自动清理标签为 NaN 的样本

src/training/components/models/__init__.py

@@ -5,5 +5,7 @@
 
 from src.training.components.models.lightgbm import LightGBMModel
 from src.training.components.models.lightgbm_lambdarank import LightGBMLambdaRankModel
+from src.training.components.models.tabpfn_model import TabPFNModel
+from src.training.components.models.tabm_model import TabMModel
 
-__all__ = ["LightGBMModel", "LightGBMLambdaRankModel"]
+__all__ = ["LightGBMModel", "LightGBMLambdaRankModel", "TabPFNModel", "TabMModel"]