論文の概要: TabPFN: A Transformer That Solves Small Tabular Classification Problems
in a Second
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01848v6
- Date: Sat, 16 Sep 2023 09:33:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 01:40:58.990983
- Title: TabPFN: A Transformer That Solves Small Tabular Classification Problems
in a Second
- Title(参考訳): tabpfn:小さな表の分類問題を1秒で解決するトランスフォーマー
- Authors: Noah Hollmann, Samuel M\"uller, Katharina Eggensperger, Frank Hutter
- Abstract要約: トレーニングされたトランスフォーマーであるTabPFNは、小さなデータセットの教師付き分類を1秒以内で行うことができる。
TabPFNはコンテキスト内学習(ICL)を行い、ラベル付きサンプルのシーケンスを使用して予測を行う。
提案手法は, 強化木よりも明らかに優れており, 230$times$ Speedupの複雑なAutoMLシステムと同等性能を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 48.87527918630822
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present TabPFN, a trained Transformer that can do supervised
classification for small tabular datasets in less than a second, needs no
hyperparameter tuning and is competitive with state-of-the-art classification
methods. TabPFN performs in-context learning (ICL), it learns to make
predictions using sequences of labeled examples (x, f(x)) given in the input,
without requiring further parameter updates. TabPFN is fully entailed in the
weights of our network, which accepts training and test samples as a set-valued
input and yields predictions for the entire test set in a single forward pass.
TabPFN is a Prior-Data Fitted Network (PFN) and is trained offline once, to
approximate Bayesian inference on synthetic datasets drawn from our prior. This
prior incorporates ideas from causal reasoning: It entails a large space of
structural causal models with a preference for simple structures. On the 18
datasets in the OpenML-CC18 suite that contain up to 1 000 training data
points, up to 100 purely numerical features without missing values, and up to
10 classes, we show that our method clearly outperforms boosted trees and
performs on par with complex state-of-the-art AutoML systems with up to
230$\times$ speedup. This increases to a 5 700$\times$ speedup when using a
GPU. We also validate these results on an additional 67 small numerical
datasets from OpenML. We provide all our code, the trained TabPFN, an
interactive browser demo and a Colab notebook at
https://github.com/automl/TabPFN.
- Abstract(参考訳): 我々は,少量の表型データセットの教師付き分類を1秒未満で実行し,ハイパーパラメータチューニングを必要とせず,最先端の分類手法と競合するトレーニングされたトランスフォーマであるtabpfnを提案する。
TabPFNはインコンテキスト学習(ICL)を行い、追加のパラメータ更新を必要とせずにラベル付き例(x, f(x))のシーケンスを用いて予測を行う。
tabpfnは、トレーニングとテストサンプルをセット値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の予測を行うネットワークの重みに完全に関係しています。
TabPFNはPFN(Presideed-Data Fitted Network)で、オフラインで1度トレーニングされ、ベイジアン推論を事前の合成データセットに近似する。
これは、単純な構造を好む構造的因果モデルの大きな空間を伴っている。
最大10000のトレーニングデータポイントを含む18のデータセット、100までの純粋に数値的な特徴を欠いた100の値、最大10のクラスにおいて、本手法がブーストツリーよりも明らかに優れ、最大230$\times$速度アップの複雑なautomlシステムと同等のパフォーマンスを示す。
これにより、GPUを使用すると5700$\times$スピードアップになる。
また、これらの結果をOpenMLから67個の小さな数値データセットで検証する。
すべてのコード、トレーニング済みのTabPFN、インタラクティブなブラウザデモ、Colabノートブックをhttps://github.com/automl/TabPFNで提供しています。
関連論文リスト
- TabICL: A Tabular Foundation Model for In-Context Learning on Large Data [15.08819125687632]
最大60Kのサンプルを持つ合成データセットで事前訓練された分類のための基礎モデルであるTabICLを紹介する。
TabPFNv2と同等で、体系的に(最大10倍)高速であり、他のすべてのアプローチよりも大幅に優れています。
10K以上のサンプルを持つ56のデータセットで、TabICLはTabPFNv2とCatBoostを上回り、大規模データに対するICLの可能性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-08T13:25:04Z) - Transformers Boost the Performance of Decision Trees on Tabular Data across Sample Sizes [135.68092471784516]
本稿では,大規模言語モデルと勾配ブースト決定木を融合させる,シンプルで軽量な手法を提案する。
融合法を LLM-Boost と PFN-Boost と命名した。
多数のベースラインとアンサンブルアルゴリズムに対して最先端の性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-04T19:30:41Z) - Tokenize features, enhancing tables: the FT-TABPFN model for tabular classification [13.481699494376809]
FT-TabPFNはTabPFNの拡張版で、分類機能をよりよく扱うための新しい機能トークン化レイヤを含んでいる。
私たちの完全なソースコードは、コミュニティの利用と開発に利用可能です。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-11T02:13:46Z) - Interpretable Machine Learning for TabPFN [5.012821694203072]
TabPFNモデルは、様々な分類タスクで最先端のパフォーマンスを達成することができる。
モデルのユニークな性質を利用することで、我々の適応はより効率的な計算を可能にします。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-16T13:35:15Z) - TuneTables: Context Optimization for Scalable Prior-Data Fitted Networks [90.00817095558094]
事前データ対応ネットワーク(PFN)は、事前学習とコンテキスト内学習を利用して、1つのフォワードパスで新しいタスクの強力なパフォーマンスを実現する。
我々は、大規模なデータセットをより小さな学習コンテキストに圧縮するPFNのパラメータ効率の良い微調整戦略であるTuneTablesを紹介した。
我々は、TuneTablesを解釈可能性ツールとして使用することができ、公平性目標を最適化することでバイアスを軽減することができることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-17T00:02:23Z) - In-Context Data Distillation with TabPFN [11.553950697974825]
In-context data distillation (ICD) は、TabPFNのコンテキストを最適化することでこれらの制約を効果的に除去する新しい手法である。
ICDにより、TabPFNは固定メモリ予算ではるかに大きなデータセットを処理でき、TabPFNの二次メモリの複雑さは向上するが、多くのチューニングステップのコストがかかる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-10T15:23:45Z) - MotherNet: A Foundational Hypernetwork for Tabular Classification [1.9643748953805937]
我々は、数百万の分類タスクで訓練されたMotherNetと呼ばれるハイパーネットワークアーキテクチャを提案する。
MotherNetは、特定のデータセットのトレーニングを、単一のフォワードパスを通じてコンテキスト内学習に置き換える。
MotherNetが生成する子ネットワークは、コンテキスト内学習を使用して、小さなデータセット上で勾配降下を用いてトレーニングされたニューラルネットワークより優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-14T01:48:58Z) - Rethinking Pre-Training in Tabular Data: A Neighborhood Embedding Perspective [71.45945607871715]
メタ表現(TabPTM)を用いたタブラルデータ事前学習を提案する。
中心となる考え方は、データインスタンスを共有機能空間に埋め込むことで、各インスタンスは、近隣の固定数とそのラベルまでの距離で表現される。
101データセットの大規模な実験は、微調整の有無にかかわらず、分類タスクと回帰タスクの両方においてTabPTMの有効性を確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-31T18:03:54Z) - Transformers Can Do Bayesian Inference [56.99390658880008]
我々はPFN(Presideed Data Fitted Networks)を提案する。
PFNは、大規模機械学習技術におけるインコンテキスト学習を活用して、大規模な後部集合を近似する。
我々は、PFNがガウス過程をほぼ完璧に模倣し、難解問題に対する効率的なベイズ推定を可能にすることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-20T13:07:39Z) - Benchmarking Multimodal AutoML for Tabular Data with Text Fields [83.43249184357053]
テキストフィールドを含む18個のマルチモーダルデータテーブルを組み立てる。
このベンチマークにより、研究者は、数値的、分類的、テキスト的特徴を用いて教師あり学習を行うための独自の方法を評価することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-04T09:29:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。