tabpfn

TabPFNは、表形式データセットに対する分類および回帰タスクを単一のフォワードパスで実行するために設計された表形式基盤モデルです。合成データセットで学習されたトランスフォーマーアーキテクチャに基づいており、複雑なデータ前処理、特徴量スケーリング、ワンホットエンコーディングを不要にします。 このライブラリは、PyTorchとCUDAサポートを備えたローカル環境で動作するscikit-learn互換の推定器（`TabPFNClassifier`および`TabPFNRegressor`）を提供し、GPUアクセラレーションに高度に最適化されています。最大1,000,000行および20,000特徴量のデータセット（バージョン3.5）をサポートし、欠損値をネイティブに処理し、解釈性（SHAPベースの説明）、教師なし外れ値検出、学習済み埋め込み抽出のための拡張機能を提供します。