GOTabPFN: From Feature Ordering to Compact Tokenization for Tabular Foundation Models on High-Dimensional Data

En 3 lignesGOTabPFN introduit une méthode de compression de features pour les modèles tabulaires fondamentaux en régimes haute-dimensionnelle/faible-échantillon. Graph-guided Ordering with Local Refinement (GO-LR) ordonne les features, puis Neuro-Inspired Subunit Compression les agrège en meta-features. Résultats : stabilité et précision améliorées sous contrainte de tokens sur benchmarks tabulaires.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain