TabPFN

TabPFN（Tabular Prior-Data Fitted Network）由Meta AI提出，是一种预训练的Transformer模型，专门用于小规模表格数据的分类。它通过在大规模合成数据集上预训练，学习到贝叶斯推理能力，在推理时直接对测试样本进行预测，无需训练，且对超参数不敏感，在多个基准数据集上表现优于传统方法。