本研究は、1万サンプルや500特徴量規模の小・中規模な表形式データに対し、従来の木ベース手法を上回る精度と数千倍以上の高速推定を可能にする基盤モデル「TabPFN」を提案している。

論文では、表形式（Tabular）データ解析に特化した「TabPFN」というモデルを示し、数千から最大1万件ほどのサンプル数において、勾配ブースティング決定木などの強力なベースラインよりも高い精...