論文の概要: TabTransformer: Tabular Data Modeling Using Contextual Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06678v1
• Date: Fri, 11 Dec 2020 23:31:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 04:07:18.321678
• Title: TabTransformer: Tabular Data Modeling Using Contextual Embeddings
• Title（参考訳）: tabtransformer: コンテキスト埋め込みを用いた表データモデリング
• Authors: Xin Huang, Ashish Khetan, Milan Cvitkovic, Zohar Karnin
• Abstract要約: 教師付きおよび半教師付き学習のための新しい深層データモデリングアーキテクチャであるTabTransformerを提案する。 トランスフォーマー層はカテゴリの特徴の埋め込みをロバストなコンテキスト埋め込みに変換し、高い予測精度を達成する。 半教師付き環境では、データ駆動型コンテキスト埋め込みを学習するための教師なし事前学習手法を開発し、その結果、最先端の手法を平均2.1%のAUCリフトする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.509063910635692
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: We propose TabTransformer, a novel deep tabular data modeling architecture for supervised and semi-supervised learning. The TabTransformer is built upon self-attention based Transformers. The Transformer layers transform the embeddings of categorical features into robust contextual embeddings to achieve higher prediction accuracy. Through extensive experiments on fifteen publicly available datasets, we show that the TabTransformer outperforms the state-of-the-art deep learning methods for tabular data by at least 1.0% on mean AUC, and matches the performance of tree-based ensemble models. Furthermore, we demonstrate that the contextual embeddings learned from TabTransformer are highly robust against both missing and noisy data features, and provide better interpretability. Lastly, for the semi-supervised setting we develop an unsupervised pre-training procedure to learn data-driven contextual embeddings, resulting in an average 2.1% AUC lift over the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,教師付きおよび半教師付き学習のための新しい深層表データモデリングアーキテクチャであるTabTransformerを提案する。 Tab Transformerは自己アテンションベースのTransformer上に構築されている。 トランスフォーマー層はカテゴリの特徴の埋め込みをロバストなコンテキスト埋め込みに変換し、高い予測精度を達成する。 15の公開データセットに関する広範な実験により、TabTransformerは、AUCの平均値に対して少なくとも1.0%以上の最先端の深層学習手法を上回り、ツリーベースのアンサンブルモデルの性能に匹敵することを示す。 さらに,tabtransformerから学習したコンテキスト埋め込みは,欠落データとノイズデータの両方に対して極めて堅牢であり,解釈性が向上することを示す。 最後に, 半教師付き環境において, データ駆動型コンテキスト埋め込みを学習するための教師なし事前学習手法を開発し, 平均2.1%のAUCが最先端の手法に到達した。

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