연구진은 표 형식 데이터 학습에서 레이블을 선택하는 것이 중요함을 강조했어요. TabPFN과 같은 표 형식 기반 모델에서 컨텍스트 선택은 예측 성능을 직접적으로 결정해요.
LUCoS(Latent Unsupervised Context Selection)는 비지도 Prior-Fitted Network(PFN)에서 유도된 잠재적 기하학을 활용하여 대표적인 메도이드를 컨텍스트로 선택하는 방법이에요.
67개의 OpenML-CC18 데이터셋에서 LUCoS는 평균 AUC, ACC, F1에서 1위를 차지하며, 작은 예산에서는 커버리지를, 큰 예산에서는 표현 공간에서의 커버리지가 중요함을 보여줬어요.