CrabNet

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開発者: 初期の著者はAnthony Wang、Steven K. Kauwe、Ryan J. Murdock、Taylor D. Sparksである。現在のリファクタ版は、University of UtahのMaterials Data & Informaticsグループ（Sterling Bairdら）により維持されている。

1. Anthony Yu-Tung Wang, Steven K. Kauwe, Ryan J. Murdock, Taylor D. Sparks, “Compositionally restricted attention-based network for materials property predictions,” npj Computational Materials 7, 77 (2021). doi:10.1038/s41524-021-00545-1
2. Sterling G. Baird et al., “Extendable composition-driven materials modeling with CrabNet,” MRS Communications 12, 1081–1089 (2022). doi:10.1557/s43579-022-00211-6

説明: CrabNetはPyTorch実装を基盤とし、scikit-learnに近いfit/predict形式のAPIを提供する。入力はformulaとtarget列を含むpandas DataFrameであり、必要に応じてextendfeaturesでプロセス変数などの追加特徴量を扱える。ドキュメントにはデータ読み込み、学習、推論、不確かさ推定、可視化などの例が含まれ、MatDaCsの記事において注意モデルと記述子ベース手法（Matminer/DScribe）を比較するための参照実装となる。