tabpfn

TabPFN은 표 형식 데이터셋에서 분류 및 회귀 작업을 단일 순방향 패스로 수행하도록 설계된 표 형식 파운데이션 모델입니다. 합성 데이터셋으로 학습된 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하여 복잡한 데이터 전처리, 특징 스케일링, 또는 원-핫 인코딩의 필요성을 제거합니다. 이 라이브러리는 scikit-learn 호환 추정기(`TabPFNClassifier` 및 `TabPFNRegressor`)를 제공하며, PyTorch 및 CUDA 지원과 함께 로컬에서 실행되어 GPU 가속에 최적화되어 있습니다. 버전 3.5에서 최대 1,000,000행과 20,000개의 특징을 가진 데이터셋을 지원하고, 누락 값을 기본적으로 처리하며, 해석 가능성(SHAP 기반 설명), 비지도 이상치 탐지, 학습된 임베딩 추출을 위한 확장 기능을 제공합니다.