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探索 TabPFN：为表格数据构建的基础模型
了解架构、训练管道并在实践中实现 TabPFN 文章《探索 TabPFN：为表格数据构建的基础模型》首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学我通过 ICLR 2023 论文 —TabPFN：一秒解决小型表格分类问题的 Transformer 了解 TabPFN。该论文介绍了 TabPFN，这是一种专为表格数据集构建的开源 Transformer 模型，该数据集并未真正从深度学习中受益，并且梯度提升决策树模型仍然占主导地位。
当时，TabPFN 仅支持最多 1,000 个训练样本和 100 个纯数值特征，因此它在现实环境中的使用相当有限。然而，随着时间的推移，出现了一些渐进式改进，包括 TabPFN-2，它于 2025 年通过论文《使用表格基础模型对小数据进行精确预测》(TabPFN-2) 引入。
最近，TabPFN-2.5 发布了，该版本可以处理接近 100,000 个数据点和大约 2,000 个特征，这使得它对于现实世界的预测任务相当实用。我在职业生涯中花了很多时间处理表格数据集，所以这自然引起了我的兴趣，并促使我更深入地研究。在本文中，我对 TabPFN 进行了高度概述，并介绍了使用 Kaggle 竞赛的快速实现，以帮助您入门。
什么是 TabPFN
TabPFN 代表表格先验数据拟合网络，这是一种基础模型，其基于将模型拟合到表格数据集的先验而不是单个数据集的想法，因此得名。
当我阅读技术报告时，这些模型有很多有趣的细节。例如，TabPFN 可以以非常低的延迟提供强大的表格预测，通常可与调整的集成方法相媲美，但无需重复的训练循环。
从工作流程的角度来看，也没有学习曲线，因为它通过 scikit-learn 风格的界面自然地适合现有的设置。它可以通过最少的预处理来处理缺失值、离群值和混合特征类型，我们将在本文后面的实现过程中介绍这些预处理。