src/training/components/models/__init__.py

"""模型子模块

包含各种机器学习模型的实现。
"""

from src.training.components.models.lightgbm import LightGBMModel
from src.training.components.models.lightgbm_lambdarank import LightGBMLambdaRankModel
from src.training.components.models.tabpfn_model import TabPFNModel
from src.training.components.models.tabm_model import TabMModel

__all__ = ["LightGBMModel", "LightGBMLambdaRankModel", "TabPFNModel", "TabMModel"]
feat(training): 实现 LightGBM 模型 - 新增 LightGBMModel：LightGBM 回归模型实现 - 支持自定义参数（objective, num_leaves, learning_rate, n_estimators 等） - 使用 LightGBM 原生格式保存/加载模型（不依赖 pickle） - 支持特征重要性提取 - 已注册到 ModelRegistry（@register_model("lightgbm")） 2026-03-03 22:30:37 +08:00			`"""模型子模块`

			`包含各种机器学习模型的实现。`
			`"""`

			`from src.training.components.models.lightgbm import LightGBMModel`
feat(training): 添加 LightGBM LambdaRank 排序学习功能新增基于 LambdaRank 的排序学习模型，用于股票排序预测任务： - 实现 LightGBMLambdaRankModel 模型类，支持分位数标签转换 - 提供完整的训练流程和 NDCG 评估指标 - 添加实验 Notebook 演示排序学习全流程 2026-03-10 22:23:44 +08:00			`from src.training.components.models.lightgbm_lambdarank import LightGBMLambdaRankModel`
feat(training): 新增 TabM 模型支持及数据质量优化 - 添加 TabMModel、TabPFNModel 深度学习模型实现 - 新增 DataQualityAnalyzer 进行训练前数据质量诊断 - 改进数据处理器 NaN/null 双重处理，增强数据鲁棒性 - 支持 train_skip_days 参数跳过训练初期数据不足期 - Pipeline 自动清理标签为 NaN 的样本 2026-03-31 23:11:21 +08:00			`from src.training.components.models.tabpfn_model import TabPFNModel`
			`from src.training.components.models.tabm_model import TabMModel`
feat(training): 实现 LightGBM 模型 - 新增 LightGBMModel：LightGBM 回归模型实现 - 支持自定义参数（objective, num_leaves, learning_rate, n_estimators 等） - 使用 LightGBM 原生格式保存/加载模型（不依赖 pickle） - 支持特征重要性提取 - 已注册到 ModelRegistry（@register_model("lightgbm")） 2026-03-03 22:30:37 +08:00
feat(training): 新增 TabM 模型支持及数据质量优化 - 添加 TabMModel、TabPFNModel 深度学习模型实现 - 新增 DataQualityAnalyzer 进行训练前数据质量诊断 - 改进数据处理器 NaN/null 双重处理，增强数据鲁棒性 - 支持 train_skip_days 参数跳过训练初期数据不足期 - Pipeline 自动清理标签为 NaN 的样本 2026-03-31 23:11:21 +08:00			`__all__ = ["LightGBMModel", "LightGBMLambdaRankModel", "TabPFNModel", "TabMModel"]`