TabPFN模型应用

tabpfn-time-series 是一个创新的时间序列预测项目，采用零次学习方法，无需训练即可快速预测未来趋势。它通过将时间序列数据转化为表格格式，并利用 TabPFN 模型进行回归预测，显著节省计算资源和时间。项目支持点预测和概率预测，并能无缝整合外生变量。研究表明，其性能与最先进方法相当甚至更优，在 GIFT-Eval 基准测试中排名第一（截至 2025 年 3 月 10 日）。项目完全依赖合成数据预训练，避免了基准测试污染风险，适合资源有限的场景。