tabctx-mcp: prediction intervals in the predict tool's output

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Evaluación

Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
88/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bien especificado
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
python
Área
backend, machine-learning

Línea de trabajo

Empieza por src/tabctx/mcp_tools/tools.py y el comportamiento de los cuantiles de regresión en tests/unit/fake_deployment.py; después, lee las pruebas pertinentes en tests/unit/test_mcp_tools.py. Añade las dos columnas de intervalo a la salida CSV de regresión y a las filas superiores devueltas, y documéntalas en src/tabctx/mcp_tools/SKILL.md. El trabajo está terminado cuando las columnas siguen a la columna de predicción en ese orden, la salida de clasificación no cambia y uv run pytest tests/unit -n auto pasa.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

area/api enhancement good first issue

Agents using tabctx-mcp see point predictions only. Since 0.19, a regression predict can return quantiles from the same model call (TabctxRegressor.predict_quantiles), so the predict tool can show each row's interval at no extra cost.

What to do

  • In src/tabctx/mcp_tools/tools.py, for a regression model, add <target>_p05 and <target>_p95 columns to the predictions CSV and to the top rows the tool returns, using estimator.predict_quantiles(X, [0.05, 0.95]).
  • Mention the columns in src/tabctx/mcp_tools/SKILL.md (agents read it), e.g. "a 90% interval: say how sure the model is".
  • Tests in tests/unit/test_mcp_tools.py, against tests/unit/fake_deployment.py (its regression quantile at level q is the row's first feature plus q, so expected values are easy to write).

Done when

  • A regression predict writes the two columns, in that order, right after the prediction column.
  • Classification output is unchanged.
  • uv run pytest tests/unit -n auto passes.

Good first issue: one module plus its tests, no GPU needed.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
1
Forks
1
Merge medio
6 h 45 min
PR fusionados (30 d)
66

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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