网站程序定制,wordpress 主题 love,青岛互联网企业排名,厦门 外贸商城网站制作文章目录 一、关于 TabPFN#x1f310;TabPFN生态系统 二、快速入门#x1f3c1;1、安装2、基本用法 三、使用技巧#x1f4a1;四、开发#x1f6e0;️1、设置环境2、在提交之前3、运行测试 一、关于 TabPFN
TabPFN是表格数据的基础模型#xff0c;它优于传统方法#x… 文章目录 一、关于 TabPFNTabPFN生态系统 二、快速入门1、安装2、基本用法 三、使用技巧四、开发️1、设置环境2、在提交之前3、运行测试 一、关于 TabPFN
TabPFN是表格数据的基础模型它优于传统方法同时速度显着加快。该存储库包含具有CUDA优化的核心PyTorch实现。
github : https://github.com/PriorLabs/TabPFN官方文档https://priorlabs.ai/Discord交互式Colab教程 使用示例和最佳实践开发者 Prior Labs TabPFN生态系统
根据您的需求选择正确的TabPFN实现
TabPFN客户端易于使用的API客户端用于基于云的推理TabPFN扩展社区扩展和集成TabPFN此存储库本地部署和研究的核心实现
试试我们的交互式Colab教程快速入门。 二、快速入门
⚠️ **主要更新2.0版**通过新的架构和功能完成代码库大修。以前的版本在v1.0.0和pip install tabpfn2。 1、安装
# Simple installation
pip install tabpfn# Local development installation
git clone https://github.com/PriorLabs/TabPFN.git
pip install -e tabpfn[dev]2、基本用法
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score
from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom tabpfn import TabPFNClassifier# Load data
X, y load_breast_cancer(return_X_yTrue)
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.33, random_state42)# Initialize a classifier
clf TabPFNClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)# Predict probabilities
prediction_probabilities clf.predict_proba(X_test)
print(ROC AUC:, roc_auc_score(y_test, prediction_probabilities[:, 1]))# Predict labels
predictions clf.predict(X_test)
print(Accuracy, accuracy_score(y_test, predictions))三、使用技巧
TabPFN旨在以最少的预处理开箱即用
无需预处理TabPFN在内部处理规范化类别变量使用数字编码浮点数表示有序普通编码器表示无序自动集成控制与n_estimators独立预测测试样本可以单独或批量预测可微核心模型是可微的预处理除外GPU支持使用devicecuda进行GPU加速 四、开发️ 1、设置环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
git clone https://github.com/PriorLabs/TabPFN.git
cd tabpfn
pip install -e .[dev]
pre-commit install2、在提交之前
pre-commit run --all-files3、运行测试
pytest tests/2025-01-06五
