deep learning tabular
date: 2021-01-03 excerpt: pytorchでtabularデータを学習&推論する
pytorchでtabularデータを学習&推論する
- deep learningでtabularデータを扱う
参考
- A Neural Network in PyTorch for Tabular Data with Categorical Embeddings
- pytorch-tabular/pytorch_tabular.py
実装したもの
説明
- pandasのデータをpytorchでdnnする
TabularDataset,FeedForwardNNクラス
DataLoader
dataset = TabularDataset(
data=data[col_x + col_y],
cat_cols=categorical_features, # pandasのcategorical featの名前
output_col=col_y # yは複数でも良い)
dataloader = DataLoader(dataset, batchsize, shuffle=True, num_workers=1)
FeedForwardNN
model = FeedForwardNN(
emb_dims=[], # embeddingしたいとき、tupleで指定する
no_of_cont=8, # 連続変数の数
lin_layer_sizes=[80, 80, 80], # 中間層のネットワークの数
output_size=11, # 出力サイズ
emb_dropout=0.04, # embeddingのレイヤーのドロップアウトレート
lin_layer_dropouts=[0.001, 0.01] # 中間層のドロップアウトレート
).to(device)