sktime/sktime

[ENH] TabICL-TS foundation model

Open

#8,665 创建于 2025年8月5日

在 GitHub 查看
 (9 评论) (0 反应) (0 负责人)Python (1,192 fork)batch import
enhancementgood first issueimplementing algorithmsinterfacing algorithmsmodule:forecasting

仓库指标

Star
 (7,162 star)
PR 合并指标
 (平均合并 26天 10小时) (30 天内合并 86 个 PR)

描述

TabICL-TS is a hypothetical time series foundation obtained from applying make_reduction to tabICL, a tabular foundation model https://github.com/soda-inria/tabicl

This relates to TabPFN-TS as TabPFN relates to TabICL - we can expect higher accuracy at a given runtime budget.

It is insofar special as we would need to interface the tabular TabICl (in sklearn API) directly, and then delegate to a reducer composite.

Estimator interfacing guide: https://www.sktime.net/en/latest/developer_guide/add_estimators.html

贡献者指南

研究方向
研究 TabICL 代码库，理解其 API 以及如何将其封装为 scikit learn 估计器。然后，在 sktime 中实现一个新的估计器，使用 make reduction 将 TabICL 的表格预测转换为时间序列。请遵循 https://www.sktime.net/en/latest/developer guide/add estimators.html 上的估计器接口指南。确保新估计器与 sktime 的预测管道兼容。
技术栈
python
领域
machine learning
议题类型
功能
难度面向新贡献者的预计实现难度，1 表示很小改动，5 表示专家级工作。
3
预计时间有经验贡献者完成调查、实现、测试并准备 pull request 的粗略时间范围。
3-5 天
活动状态议题当前的可参与程度：新鲜、活跃、陈旧、阻塞或等待维护者输入。
活跃
清晰度议题是否清楚说明期望改动、验收标准和下一步。
需要先调研
前置要求
PythonGit
新手友好度1-100 的估计分数，表示该议题对首次贡献者的友好程度。
25