开源表格模型验证工具包TanML寻求反馈 [D]

Reddit r/MachineLearning 工具
open-source tabular-data model-validation ml-toolkit model-risk explainability regulated-industry

摘要

TanML是一个采用MIT许可的自动化模型验证工具包，专为表格机器学习模型设计，适用于受监管环境。开发者希望就其功能和报告获得反馈。

我们正在开发TanML，一个采用MIT许可的自动化模型验证工具包，用于表格机器学习模型。TanML在本地运行，提供端到端的工作流程，涵盖数据剖析、预处理、特征重要性排序、模型开发、评估、漂移分析、压力测试、SHAP可解释性以及可直接用于审计的Word报告。它专为银行、信用风险、保险以及其他受监管环境中的模型风险工作流而设计。我们非常希望得到模型开发者和验证者的批评反馈：哪些功能在您现有的工作流程中会很有用？缺少哪些重要的验证测试？生成的报告是否适合独立审查？是什么阻止您的团队采用这样的工具包？GitHub: https://github.com/tdlabs-ai/tanml
查看原文

相似文章

TabularMath：用大语言模型理解表格上的数学推理

arXiv cs.CL

TabularMath 引入了一个基准和 AutoT2T 框架来评估 LLM 对表格数据的数学推理能力，揭示表格复杂性、数据质量和模态对模型性能的重大影响。该研究通过系统地评估模型对真实场景中不完整或不一致表格信息的鲁棒性，填补了 LLM 评估中的空白。

Xiaomi-TabLDM: 表格基础模型技术报告

arXiv cs.AI

介绍了Xiaomi-TabLDM，一个表格基础模型，它利用合成数据和上下文学习实现卓越的预测精度，无需特定任务微调，并在多个基准测试中获得顶级排名。