TabPFN与TabICL对比调优XGBoost：免训练模型14战全胜
原文标题：TabPFN and TabICL vs. tuned XGBoost: the model that doesn't train won 14/14
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一项基准测试比较了TabPFN、TabICL与调优后的XGBoost在表格数据任务上的表现，结果显示免训练的表格基础模型在14项对比中全部胜出。这挑战了梯度提升树在表格数据领域的长期主导地位，暗示预训练表格模型可能成为新的默认方案。
- 问题
- 表格数据上梯度提升树是否仍优于免训练的表格基础模型。
- 方法
- 基准测试对比TabPFN、TabICL与调优后的XGBoost。
- 结果
- 免训练表格基础模型在14项对比中全部胜出。
- 影响
- 若结论可复现，表格任务默认方案可能从XGBoost转向预训练表格模型，省去调参成本。
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