deep learning tabular

/

pytorchでtabularデータを学習&推論する

タグ tabular

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

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)