TabFSBench: Tabular Benchmark for Feature Shifts in Open Environments

📄 arXiv: 2501.18935v3 📥 PDF

作者: Zi-Jian Cheng, Zi-Yi Jia, Zhi Zhou, Yu-Feng Li, Lan-Zhe Guo

分类: cs.LG

发布日期: 2025-01-31 (更新: 2025-05-31)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出TabFSBench，首个表格数据特征偏移基准，评估模型在开放环境下的泛化能力。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 表格数据 特征偏移 基准测试 开放环境 模型鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有表格学习研究主要集中在封闭环境，忽略了真实场景中普遍存在的特征偏移问题，导致模型泛化能力不足。
  2. TabFSBench旨在提供一个全面的评估平台，通过模拟不同的特征偏移场景，分析现有表格模型和LLM的鲁棒性。
  3. 实验结果表明，现有表格模型在特征偏移下性能显著下降，且偏移特征的重要性与性能下降呈线性关系。

📝 摘要（中文）

表格数据被广泛应用于各种机器学习任务中。然而，当前的表格学习研究主要集中在封闭环境中，而实际应用中常常遇到开放环境，其中分布和特征偏移会导致模型性能显著下降。以往的研究主要集中在缓解分布偏移，而特征偏移作为表格数据一个独特且未被充分探索的挑战，受到的关注有限。为此，本文首次对表格数据中的特征偏移进行了全面研究，并提出了首个表格特征偏移基准（TabFSBench）。TabFSBench评估了四种不同的特征偏移场景对四种表格模型类别的影响，并在表格基准中首次评估了大型语言模型（LLM）和表格LLM的性能。研究表明：（1）大多数表格模型在特征偏移场景中的适用性有限；（2）偏移的特征重要性与模型性能下降之间存在线性关系；（3）模型在封闭环境中的性能与特征偏移性能相关。最后，针对每个观察结果，探讨了未来的研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决表格数据在开放环境中，由于特征偏移导致的模型性能下降问题。现有方法主要关注封闭环境下的性能优化或分布偏移，缺乏对特征偏移的系统性研究和评估，导致模型在实际应用中泛化能力不足。

核心思路：论文的核心思路是构建一个基准测试平台，通过模拟不同的特征偏移场景，系统性地评估现有表格模型和大型语言模型在这些场景下的性能表现，从而揭示模型对特征偏移的敏感程度和潜在的改进方向。

技术框架：TabFSBench包含以下主要组成部分：1) 多样化的表格数据集；2) 四种不同的特征偏移场景（例如，特征值替换、特征缺失、特征噪声、特征组合）；3) 四种表格模型类别（例如，基于树的模型、线性模型、神经网络模型、集成模型）；4) 评估指标，用于衡量模型在不同特征偏移场景下的性能表现；5) 对大型语言模型和表格LLM的评估。

关键创新：该论文最重要的创新点在于首次提出了针对表格数据特征偏移的基准测试平台TabFSBench。该基准不仅提供了多种特征偏移场景和数据集，还首次评估了大型语言模型在表格数据特征偏移下的性能，为后续研究提供了重要的参考。

关键设计：特征偏移场景的设计是关键。论文设计了四种具有代表性的特征偏移方式，包括特征值替换（将特征值替换为其他值）、特征缺失（随机移除部分特征值）、特征噪声（向特征值添加噪声）和特征组合（将多个特征进行组合）。这些设计旨在模拟真实世界中可能出现的各种特征偏移情况。此外，论文还仔细选择了具有代表性的表格模型和评估指标，以确保评估结果的可靠性和有效性。

📊 实验亮点

实验结果表明，大多数表格模型在特征偏移场景下的性能显著下降，验证了现有模型在开放环境中的局限性。研究还发现，偏移特征的重要性与模型性能下降之间存在线性关系，为模型优化提供了重要线索。此外，模型在封闭环境中的性能与特征偏移性能之间存在相关性，表明可以通过提升模型在封闭环境下的性能来增强其鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于金融风控、医疗诊断、推荐系统等领域，帮助提升模型在开放环境下的鲁棒性和泛化能力。通过TabFSBench，研究人员可以更好地理解和解决表格数据中的特征偏移问题，从而开发出更可靠、更实用的机器学习模型。

📄 摘要（原文）

Tabular data is widely utilized in various machine learning tasks. Current tabular learning research predominantly focuses on closed environments, while in real-world applications, open environments are often encountered, where distribution and feature shifts occur, leading to significant degradation in model performance. Previous research has primarily concentrated on mitigating distribution shifts, whereas feature shifts, a distinctive and unexplored challenge of tabular data, have garnered limited attention. To this end, this paper conducts the first comprehensive study on feature shifts in tabular data and introduces the first tabular feature-shift benchmark (TabFSBench). TabFSBench evaluates impacts of four distinct feature-shift scenarios on four tabular model categories across various datasets and assesses the performance of large language models (LLMs) and tabular LLMs in the tabular benchmark for the first time. Our study demonstrates three main observations: (1) most tabular models have the limited applicability in feature-shift scenarios; (2) the shifted feature set importance has a linear relationship with model performance degradation; (3) model performance in closed environments correlates with feature-shift performance. Future research direction is also explored for each observation. Benchmark: https://github.com/LAMDASZ-ML/TabFSBench.