本文介绍 Titanic - Machine Learning from Disaster 比赛中对比当前表格数据建模领域中最顶尖的几种技术，由 Kaggle 专家 Giba 分享。

模型效果

在处理像泰坦尼克号这样的小型/中型表格数据集时，基础模型（LimiX/TabPFN） 已经具备了取代 传统手动调参模型（XGB） 的实力。

模型	ACC	AUC	耗时
LimiX	0.83	0.88	5.9s
XGBoost	0.82	0.88	5.9s
TabPFNv2	0.82	0.87	12.2s
Random Forest	0.81	0.86	5.3s

每个模型的介绍和特点如下：

模型	类型	特点
XGBoost (XGB)	机器学习	表格数据界的“常青树”。通过集成多个弱决策树来获得强预测能力。它需要手动特征工程和精细的调参。
Random Forest (RF)	机器学习	基于袋装法（Bagging）的经典集成学习算法。
TabPFNv2	基于先验的表格基础模型	预训练的 Transformer，能够通过“情境学习”（In-Context Learning）在几秒钟内完成对新数据集的预测，无需训练。
LimiX	基于先验的表格基础模型	相比 TabPFNv2，它对大规模数据和复杂特征的处理能力更强，且同样支持“免训练”推理。

步骤1: 环境配置

# Install TabPFNv2!pip install tabpfn#!pip install typing_extensions# Install LimiX!git clone https://github.com/limix-ldm/LimiX.gitsys.path.insert(0, "./LimiX")#from typing_extensions import Literalimport torchdevice_name = 'cuda:0'torch.cuda.is_available()torch.cuda.current_device()torch.cuda.get_device_name(0)import numpy as np import pandas as pdimport xgboost as xgb

步骤2: 数据集预处理

train = pd.read_csv('/kaggle/input/titanic/train.csv', header = 0, dtype={'Age': np.float64})test  = pd.read_csv('/kaggle/input/titanic/test.csv' , header = 0, dtype={'Age': np.float64})print( train.shape, test.shape )for features in ['Age', 'Embarked', 'Cabin', 'Sex', 'Name', 'Ticket', 'Fare']:    lbl = LabelEncoder()    lbl.fit(pd.concat((train[features], test[features])) )    train[features] = lbl.transform(train[features])    test[features] = lbl.transform(test[features])    y_target = train['Survived']train.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Survived'], axis=1, inplace=True)test.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket'], axis=1, inplace=True)

步骤3: 模型交叉验证

tabpfn_totaltime = 0tabpfn_acc_score = []tabpfn_auc_score = []y_test = np.zeros(test.shape[0])kf = StratifiedKFold(n_splits=NFOLDS, shuffle=True, random_state=2022)for fold, (train_indices, valid_indices) in enumerate(kf.split(train, y_target)):    # scaler gives better results    scaler = StandardScaler()    X_train = scaler.fit_transform(train.iloc[train_indices])    X_valid = scaler.transform(train.iloc[valid_indices])    X_test = scaler.transform(test)        y_train = y_target[train_indices]    y_valid = y_target[valid_indices]        st = time.time()    model = TabPFNClassifier(device = device_name)    model = model.fit(X_train, y_train)    y_pred = model.predict_proba(X_valid)[:, 1]    y_test += model.predict_proba(X_test)[:, 1]    tabpfn_totaltime += (time.time() - st)        tabpfn_val_acc = accuracy_score(y_valid, y_pred>=0.5)    tabpfn_val_auc = roc_auc_score(y_valid, y_pred)    tabpfn_acc_score.append(tabpfn_val_acc)    tabpfn_auc_score.append(tabpfn_val_auc)    print(f"Fold: {fold}:, {tabpfn_val_acc:.4f}, {tabpfn_val_auc:.4f}")    print()print(f"PFN average ACC: {np.mean(tabpfn_acc_score)} average AUC: {np.mean(tabpfn_auc_score)}")print(f"Fit+Predict time: {tabpfn_totaltime}s")

步骤4: 模型精度对比

print(f"XGB   ACC: {np.mean(xgb_acc_score):.4f} AUC: {np.mean(xgb_auc_score):.4f} {xgb_totaltime:.1f}s")print(f"LimiX ACC: {np.mean(limix_acc_score):.4f} AUC: {np.mean(limix_auc_score):.4f} {limix_totaltime:.1f}s")print(f"PFN   ACC: {np.mean(tabpfn_acc_score):.4f} AUC: {np.mean(tabpfn_auc_score):.4f} {tabpfn_totaltime:.1f}s")print(f"RF    ACC: {np.mean(rf_acc_score):.4f} AUC: {np.mean(rf_auc_score):.4f} {rf_totaltime:.1f}s")XGB   ACC: 0.8294 AUC: 0.8833 5.9sLimiX ACC: 0.8384 AUC: 0.8821 5.9sPFN   ACC: 0.8294 AUC: 0.8756 12.2sRF    ACC: 0.8182 AUC: 0.8699 5.3s

LimiX 模型原理

由 Stable AI 和 清华大学 联合团队开发的 LimiX，这是一种旨在为通用智能引入“结构化数据建模能力”的大型结构化数据模型（Large Structured-data Models, LDMs）。

研究团队认为，实现通用智能（AGI）需要三种基础模型的互补：语言模型（基于文本）、物理世界模型（基于视觉/感知）和结构化数据模型（基于表格/数据库）。LimiX 的目标就是填补结构化数据这一领域的空白，打造一个通用的表格数据基础模型。

• 联合分布建模：LimiX 将结构化数据视为变量与缺失值的“联合分布”。这种设计使其能够通过单一模型，通过“基于查询的条件预测”（query-based conditional prediction）来处理各种不同的表格任务。
• 预训练机制：采用“掩码联合分布建模”（masked joint-distribution modeling）以及一种“情节性、上下文条件”的目标进行预训练。
• 即插即用（无需训练）：模型支持在推理时进行快速的、无需重新训练的自适应（Training-free adaptation），这意味着它可以直接处理从未见过的表格数据。

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