機械学習モデルの最適化をTabPFNにおまかせしてみる - Qiita

はじめに TabPFNは、テーブルデータ（分類）を対象としたニューラルネットワークベースの自動機械学習モデルです。 以下は論文で紹介された内容の翻訳です。 我々は、小さな表形式データセットに対して1秒以内に教師あり分類を行うことができ、ハイパーパラメータのチューニングを必要とせず、最先端の分類法と競争力のある学習済みTransformerであるTabPFNを発表します。TabPFNは我々のネットワークの重みに完全に内包されており、訓練とテストサンプルをセット値の入力として受け入れ、1回のフォワードパスでテストセット全体に対する予測を行う。TabPFNは事前データ適合ネットワーク(PFN)であり、オフラインで一度学習し、我々の事前データから抽出した合成データセットに対してベイズ推定を近似的に行う。この事前分布は因果推論からのアイデアを取り入れたものである。この事前分布は、単純な構造を優先する

[misshiki]

“TabPFNは、テーブルデータ（分類）を対象としたニューラルネットワークベースの自動機械学習モデル”PFNはPrior-Data Fitted Networkの略。