منصوبے کے بارے میں

TabPFN ایک ٹیبلر فاؤنڈیشن ماڈل ہے جو ٹیبلر ڈیٹاسیٹس پر درجہ بندی اور رجعت کے کاموں کو ایک ہی فارورڈ پاس میں انجام دینے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ مصنوعی ڈیٹاسیٹس پر تربیت یافتہ ٹرانسفارمر آرکیٹیکچر پر مبنی ہے، اور پیچیدہ ڈیٹا پری پروسیسنگ، فیچر اسکیلنگ، یا ون ہاٹ انکوڈنگ کی ضرورت کو ختم کرتا ہے۔ لائبریری scikit-learn کے مطابق تخمینہ کار فراہم کرتی ہے (`TabPFNClassifier` اور `TabPFNRegressor`) جو PyTorch اور CUDA سپورٹ کے ساتھ مقامی طور پر چلتے ہیں، جس سے یہ GPU ایکسلریشن کے لیے انتہائی موزوں ہے۔ یہ 1,000,000 قطاروں اور 20,000 فیچرز (ورژن 3.5 میں) تک کے ڈیٹاسیٹس کو سپورٹ کرتا ہے، گمشدہ اقدار کو مقامی طور پر ہینڈل کرتا ہے، اور تشریح (SHAP پر مبنی وضاحتیں)، غیر نگرانی شدہ آؤٹ لائر کا پتہ لگانے، اور سیکھے ہوئے ایمبیڈنگز نکالنے کے لیے توسیعات پیش کرتا ہے۔