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表格机器学习数据缩放与泛化实验
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AI 综述
2026年10月20日，arXiv cs.AI/cs.LG 发布一篇论文，研究表格机器学习的数据规模扩展，即更多训练数据能否带来更好泛化。论文使用八个最大约一千万条训练样本的真实表格数据集进行检验，发现 GBDT 与 MLP 类模型的扩展趋势大体相近；增加训练数据和算法改进都能带来提升。表格基础模型表现更分化，较新版本在分布偏移下仍能随上下文变长而受益。分布内与分布外性能在小规模时同步提升，规模变大后可能背离；MLP 用贴近评测条件的验证集做模型选择时，通常能维持或提升性能。
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最新进展10月20日 01:40
arXiv 新论文用八个真实表格数据集检验发现，增加训练数据与算法改进均能带来提升，但分布内外性能在大规模下可能背离。报道时间线
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10月20日
- arXiv cs.AI / cs.LG 最新arXiv 论文研究表格机器学习的数据规模扩展：更多训练数据能否带来更好泛化
arXiv 论文用八个最大约一千万条训练样本的真实表格数据集，检验训练数据扩展是否带来更好泛化。实验发现 GBDT 与 MLP 类模型的扩展趋势大体相近，增加训练数据和算法改进都能带来提升，表格基础模型表现更分化，较新版本在分布偏移下仍能随上下文变长而受益。分布内与分布外性能在小规模时同步提升，规模变大后可能背离；MLP 用贴近评测条件的验证集做模型选择时，通常能维持或提升性能。
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