LimiX

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LimiX 面向那些日常数据大多存放在电子表格和关系表中的团队。它不再为每种预测任务单独建模，而是学习列与缺失值的联合分布，让同一个模型权重通过不同查询方式，分别完成分类、回归、缺失值填补和表格生成。这样一来，就不必再为每个数据集重新训练和调优一套专用模型。项目提供了两个规模版本，LimiX-16M 以及更轻量的 LimiX-2M，后者显存占用更低、推理速度更快，并且全部代码以 Apache 2.0 协议开源。仓库里与 XGBoost 及早期表格深度学习模型在多个主流数据集上的基准对比，也能让你在投入时间前，对模型的实际水平有个直观判断。