簡単に Kaggleで最近よく使われるTabnetについて、どのようなモデルか調べた。 Tree-basedとDNNのいいとこ取りをしたようなモデル。 Feature ImportanceとMaskにより結果の解釈ができる。 Titanicにおける精度について、LBの値ではLightGBM、NNよりもやや高い。 TitanicにおけるFeature Importanceの上位特徴量について、LightGBMとは異なっている。そのため、TabNetはEnsembleに有用かもしれない。 ※ 2021/01/10 14:50 TabNetのコードが一部誤っていることを指摘頂き、コード修正しました。それに伴い記事の下記部分を更新しています。 4 実装の際に用いたNotebook 6.7 精度 6.8 Feature Importance(Global interpretability) 6.10
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