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TabPFNTabICL

ベンチマークにおいて、Tabular Foundation Modelsがトレーニングなしでチューニング済みXGBoostを上回る

14のデータセットを用いたテストにより、TabPFNとTabICLがインコンテキスト学習を用いることでチューニング済みのブースティングモデルと同等かそれ以上の性能を発揮できることが示され、ハイパーパラメータ調整の必要性を排除できる可能性があります。