Canonical: https://instain.ru/tr/ai/tabpfn/
Language: tr

Prior Labs  Tabloya Göre Sınıflandırma ve Gerileme Modeli

# TabPFN. 

Ertelenen çizgiler üzerinde kontrol edilen tablo modeli

4.35 / 5    [Katalog değerlendirmesi](https://instain.ru/tr/ai/tabpfn/#editorial-rating) [Resmî site ](https://github.com/PriorLabs/TabPFN)

Model, görevin bağlamı olarak işaretli dizeleri kullanır. Değerlendirme için, ayarların hazırlanmasına ve seçilmesine katılmayan ayrı çizgilere ihtiyacınız vardır.

![Depo Prior Labs ile inceleme TabPFN](https://instain.ru/assets/images/tabpfn-screen-729296bb49b2-1200.webp)

Repository Prior Labs ile gözden geçirme TabPFN.  [Kaynağı aç ](https://github.com/PriorLabs/TabPFN)

## Bir nesne birçok satır verebilir

Kalite kontrol müfredatında, bir örnek birkaç kez ölçülür. Dizeleri rastgele karıştırırsanız, benzer ölçümler hazırlıkta ve doğrulamada olacaktır. TabPFN, yeni satırlarla çalışırken işaretli örnekler kullanır, bu nedenle bu bölümleme görevi çok kolaylaştırır. Örneklerin tüm gruplarını bir kenara bırakın veya sonraki toplu gruplar için modele ihtiyaç duyulursa daha sonraki bir dönemi seçin.

## Sınıflandırıcılar Nasıl Karşılaştırılır

Sütunları ölçüler ve ayrı bir hedef işareti ile hazırlayın. Sadece manuel evlilik kararından sonra mevcut olan kayıtları kaldırın. TabPFN'yi aynı bölümdeki basit bir simge ile karşılaştırın. Her modelin ne tür bir evliliği kaçırdığına ve ekstra kontrol için kaç kullanılabilir parça gönderdiğine bakın. Doğru cevapların genel oranı çok az değişebilir, ancak nadir bir sınıftaki hata fark edilir şekilde daha pahalı hale gelecektir.

## Başlatmadan önce sürümü kaydet

Hangi işaretlerin sunulduğunu ve geçişlerin nasıl işlendiğini açıklayın. Tekrar çalışırken, ağırlıkların ve ayarların sürümünü düzeltin, çünkü farklı seçeneklerin kendi kısıtlamaları ve erişim koşulları vardır. Depoda, kod lisansı ağırlık lisanslarından ayrı olarak belirtilir. Ticari bir görev için, seçilen sürümün koşullarını kontrol edin. Kısa bir eğitim testi, başka bir deneye karar vermek için kullanışlıdır, ancak sonucu yeni gerçek seriler üzerindeki testlerin yerini almaz. Her önemli hata türü için ayrı bir analiz planlayın.

## Hangi görevler uygun

- Sınıflandırmayı küçük özellikler tablosuna göre karşılaştırın

- Yeni satır gruplarındaki hataları kontrol edin

Özellikler 

## Güçlü yönler

- Sınıflandırma ve gerilemeyi destekler

- Resmi bir Python arayüzü ve yerel modun bir açıklaması vardır.

Dikkate alınması gerekenler 

## Sınırlamalar

- Ağırlıkların farklı versiyonları farklıdır

- Kalite, veri bileşimine ve bölümlemeye bağlıdır

## Seçim ve koşullar

Ücretsiz kullanım

Evet

Deneme süresi

Doğrulanmadı

Kayıt gerektirmez

Doğrulanmadı

Rusça arayüz

Doğrulanmadı

Yerel kurulum

Evet

API

Doğrulanmadı

“Doğrulanmadı”, yeterli bilgi bulunmadığı anlamına gelir. Özellik mevcut olabilir; geliştiricinin koşullarını kontrol edin.

Girdi biçimleri

Tablo, Veri

Sonuç

Veri

### Koşullar

Kod ve ağırlıklar ayrı olarak lisanslanır. Ölçeklerin bazı versiyonları ticari olmayan koşullara sahiptir ve endüstriyel kullanım için Prior Labs diğer seçenekleri açıklar. Farklı ağırlık versiyonlarının lisansları farklıdır.

Görevden ilk sonuca

## Uygulama örneği

Görev

Sınıflandırmayı küçük özellikler tablosuna göre karşılaştırın

Ne hazırlamalısınız?

İşaretli çizgiler, kaynak grupları ve ayrı bir doğrulama süresi olan bir eğitim tablosu.

### Görev veya istem

Sınıflandırıcıyı erken dönemde öğretin. Ertelenen satırlardaki hataları basit bir kriterle karşılaştırın ve hatalarını sınıfa göre yazın.

### Beklenen sonuç

Hedef değerlerle test tahminleri tablosu ve gruplar tarafından hataların parçalanması.

### Sonuç nasıl kontrol edilir

- İşaretlemeden sonra görünen işaretleri kaldırın.

- Bir grup çizginin her iki numuneye de girmediğini kontrol edin.

Bu, görevin nasıl tanımlanabileceğini gösteren editoryal bir eğitim örneğidir; servisi bizzat test ederek elde edilmiş bir sonuç değildir. Gerekli modun kullanılabilirliğini, kaynak dosyalar üzerindeki hakları ve sonucun kullanım koşullarını kontrol edin.

Ayrıntıları kontrol et

## Resmi kaynaklar

-  [TabPFN resmi deposu ](https://github.com/PriorLabs/TabPFN)

-  [Yardım Prior Labs ](https://docs.priorlabs.ai/overview)

-  [Kod ve ağırlık koşulları ](https://github.com/PriorLabs/TabPFN#license)

Açıklama geliştiricinin materyallerine dayanmaktadır. Fırsatlar, fiyatlar ve kullanılabilirlik değişebilir; kullanımdan önce orijinal kaynağa bakın.

Kısaca araç hakkında

Geliştirici

Prior Labs

Kategori

[Kod](https://instain.ru/tr/category/code/)

Erişim

Python ile yerel olarak çalıştırılabilir. İndirmeden önce lisansı nasıl kabul edeceğinizi ve istediğiniz ağırlık sürümüne erişilip erişilemediğini kontrol edin.

Ödeme

Kod ve ağırlıklar ayrı olarak lisanslanır. Ölçeklerin bazı versiyonları ticari olmayan koşullara sahiptir ve endüstriyel kullanım için Prior Labs diğer seçenekleri açıklar.

API

Ayrı bir API belirtilmedi

[Geliştirici Koşulları ](https://github.com/PriorLabs/TabPFN#license)

Katalog değerlendirmesi

4.35 / 5 

Özellikler

4.50 / 5 

Çalışma senaryoları

4.20 / 5 

Ekosistem

4.30 / 5 

Belgeler

4.40 / 5 

Puanlar katalogda yol gösterir. Kullanıcı yorumu veya kişisel test sonucu değildir.

[Metodolojiye bakın ](https://instain.ru/tr/methodology/)