feat(training): LightGBM支持验证集早停

- 为fit方法添加eval_set参数，支持验证集评估和早停

- 因子引擎简化初始化，移除metadata_path参数

- 回归实验精简因子定义，移除冗余因子库

src/factors/engine/factor_engine.py

@@ -58,14 +58,12 @@ class FactorEngine:
         self,
         data_source: Optional[Dict[str, pl.DataFrame]] = None,
         registry: Optional["FunctionRegistry"] = None,
-        metadata_path: Optional[str] = None,
     ) -> None:
         """初始化因子引擎。
 
         Args:
             data_source: 内存数据源，为 None 时使用数据库连接
             registry: 函数注册表，None 时创建独立实例
-            metadata_path: 因子元数据文件路径，为 None 时启用默认 metadata 功能
         """
         from src.factors.registry import FunctionRegistry
         from src.factors.parser import FormulaParser
@@ -80,16 +78,10 @@ class FactorEngine:
         self._registry = registry if registry is not None else FunctionRegistry()
         self._parser = FormulaParser(self._registry)
 
-        # 初始化 metadata 管理器（可选，默认启用）
-        if metadata_path is not None:
-            from src.factors.metadata import FactorManager
+        # 初始化 metadata 管理器（使用默认路径）
+        from src.factors.metadata import FactorManager
 
-            self._metadata = FactorManager(metadata_path)
-        else:
-            # 使用 FactorManager 的默认路径
-            from src.factors.metadata import FactorManager
-
-            self._metadata = FactorManager()
+        self._metadata = FactorManager()
 
     def _register_internal(
         self,