tabctx-mcp: prediction intervals in the predict tool's output
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評価
- 難易度
- 2/5
- 見積もり時間
- 1〜3時間
- 初心者へのやさしさ
- 88/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 明確に書かれている
- 活発さ
- 活発
- 技術スタック
- python
調査の方向性
まず src/tabctx/mcp_tools/tools.py と tests/unit/fake_deployment.py の回帰分位点の動作を確認し、次に tests/unit/test_mcp_tools.py の関連テストを読みます。回帰の CSV 出力と返される上位行に2つの区間列を追加し、src/tabctx/mcp_tools/SKILL.md に記載します。列がその順序で予測列の後に続き、分類の出力が変わらず、uv run pytest tests/unit -n auto が成功すれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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>_p05and<target>_p95columns to the predictions CSV and to the top rows the tool returns, usingestimator.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, againsttests/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
predictwrites the two columns, in that order, right after the prediction column. - Classification output is unchanged.
uv run pytest tests/unit -n autopasses.
Good first issue: one module plus its tests, no GPU needed.
- 主要言語
- Python
- スター
- 1
- フォーク
- 1
- 平均マージ
- 6時間 45分
- マージ済み PR（30日）
- 66
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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