論文の概要: TabGNN: Multiplex Graph Neural Network for Tabular Data Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09127v1
- Date: Fri, 20 Aug 2021 11:51:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-23 18:37:38.536505
- Title: TabGNN: Multiplex Graph Neural Network for Tabular Data Prediction
- Title（参考訳）: tabgnn: 表データ予測のための多重グラフニューラルネットワーク
- Authors: Xiawei Guo, Yuhan Quan, Huan Zhao, Quanming Yao, Yong Li, Weiwei Tu
- Abstract要約: 最近普及しているグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく新しいフレームワークTabGNNを提案する。
具体的には,まず,多面的サンプル関係をモデル化するための多重グラフを構築し,次に,各サンプルに対する拡張表現を学習するための多重グラフニューラルネットワークを設計する。
分類と回帰を含む11のTDPデータセットに対する実験は、TabGNNが一貫して性能を向上できることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.35301059378836
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Tabular data prediction (TDP) is one of the most popular industrial
applications, and various methods have been designed to improve the prediction
performance. However, existing works mainly focus on feature interactions and
ignore sample relations, e.g., users with the same education level might have a
similar ability to repay the debt. In this work, by explicitly and
systematically modeling sample relations, we propose a novel framework TabGNN
based on recently popular graph neural networks (GNN). Specifically, we firstly
construct a multiplex graph to model the multifaceted sample relations, and
then design a multiplex graph neural network to learn enhanced representation
for each sample. To integrate TabGNN with the tabular solution in our company,
we concatenate the learned embeddings and the original ones, which are then fed
to prediction models inside the solution. Experiments on eleven TDP datasets
from various domains, including classification and regression ones, show that
TabGNN can consistently improve the performance compared to the tabular
solution AutoFE in 4Paradigm.
- Abstract（参考訳）: タブラルデータ予測(TDP)は最も一般的な産業応用の1つであり、予測性能を向上させるために様々な手法が設計されている。
しかし、既存の作品は機能的な相互作用に重点を置いており、例えば同じ教育水準のユーザーが負債を返済するのと同じような能力を持つなど、サンプル関係を無視している。
本稿では,サンプル関係を明示的に体系的にモデル化することにより,最近普及したグラフニューラルネットワーク(gnn)に基づく新しいフレームワークtabgnnを提案する。
具体的には,まず多面的サンプル関係をモデル化するために多重グラフを構築し,次に,各サンプルに対する拡張表現を学習するための多重グラフニューラルネットワークを設計する。
当社のTabGNNと表型ソリューションを統合するため、学習した埋め込みと元の埋め込みを結合し、ソリューション内の予測モデルに供給する。
分類と回帰を含む11のTDPデータセットの実験は、TabGNNが4Paradigmの表計算ソリューションであるAutoFEと比較して、一貫してパフォーマンスを改善することができることを示している。
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