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帮助用户通过 TabPFN API 训练并运行表格分类与回归模型
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"TabPFN MCP Server" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请使用 TabPFN MCP Server，对我提供的客户流失数据集训练一个二分类模型。自动识别特征列与目标列，进行基础数据检查，并返回训练结果、验证指标和可直接用于预测的模型。
返回已训练的分类模型、准确率等评估指标，以及后续预测使用说明。
请使用 TabPFN MCP Server，基于这份历史房价数据训练回归模型，并预测新样本的房价。请同时给出误差指标和每条预测结果。
返回回归模型、MAE 或 RMSE 等误差指标，以及新样本的预测数值。
请用 TabPFN MCP Server 对这份表格数据做一次快速建模评估，判断更适合分类还是回归任务，并输出模型表现摘要与可改进建议。
返回任务类型判断、模型评估摘要，以及数据或特征层面的优化建议。
连接 Tuba.ai 视觉工作流，支持运行、监控、取回结果并更新流程块。