ProtoNAM：可解释深度表格学习的原型神经加性模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了神经网络在表格数据分析中的不透明性和有效性不足的问题。提出的原型神经加性模型（ProtoNAM）通过引入原型和分层形状功能建模方法，灵活地建模特征与输出之间的不规则映射，同时保持模型的可解释性。实验结果表明，ProtoNAM优于现有的NN-based GAM模型，并提供了对每个特征学习形状函数的深入见解。
本文介绍了Tabular Foundation Models (TabFMs)，通过预训练和微调大型语言模型，实现对表格数据的深刻理解。TabFMs在零样本和上下文推理任务中表现优异，有时甚至超过GPT-4。在有限数据微调时，表现依然出色。文章还讨论了其局限性和未来发展机会。
