Anisotropic RBF

平滑基模型在表格回归中挑战树集成模型

研究人员重新审视了用于表格回归的切比雪夫多项式和各向异性RBF模型，开发了新的实现方法，并将其与树集成模型和Transformer进行了比较。虽然Transformer的准确性更高，但其计算需求限制了其应用。在CPU可行的模型中，平滑基模型在准确性方面与树集成模型相当，但表现出更好的泛化能力。研究建议在表格回归任务的选择过程中包含平滑基模型，尤其是在预测渐变和更严格的泛化有益的情况下。