Integration tests for XGBoost, LightGBM and CatBoost

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@SquasheyCodes ci sta già lavorando.

Dal 22/9/2026.

Valutazione

Questa issue non è ancora stata valutata.

Descrizione

good first issue help wanted testing

Context

ModelAdapter (src/xai_framework/model.py) recognises these libraries by module/class name
(family == "tree") and every explainer should work with them through the adapter's
predict_proba/predict, but nothing in CI exercises them.

Task

  • Add an optional test module tests/test_boosters.py that is skipped when the library is
    not installed (pytest.importorskip).
  • For each library: binary classifier, multiclass classifier, regressor. Assert the family is
    "tree", feature names propagate (train on a DataFrame), explain() runs end to end, and
    the coalition explainer's additivity holds (base_value + sum(values) == prediction).
  • Add an extra CI job (or matrix entry) that installs xgboost lightgbm catboost and runs
    only this module.

Notes

CatBoost with native categorical features needs the perturbed rows to stay valid categories;
documenting that limitation is an acceptable outcome for that case.

Lingua principale
Python
Stelle
3
Fork
2
Merge medio
3g 23h
PR unite (30g)
2

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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