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torch、tidymodels 和高能物理
今天我们介绍 tabnet，这是“TabNet：专注可解释表格学习”的 torch 实现，与 tidymodels 框架完全集成。从本质上讲，tabnet 的设计只需要很少的数据预处理；多亏了 tidymodels，超参数调整（在深度学习中通常很麻烦）变得方便甚至有趣！
来源:RStudio AI博客那么点击诱饵（高能物理）是怎么回事？好吧，这不仅仅是点击诱饵。为了展示 TabNet，我们将使用 UCI 机器学习存储库中提供的 Higgs 数据集（Baldi、Sadowski 和 Whiteson (2014)）。我不知道你是怎么想的，但我总是喜欢使用能激励我学习更多事物的数据集。但首先，让我们熟悉一下这篇文章的主要角色！
高能物理 希格斯 Baldi、Sadowski 和 Whiteson (2014) Baldi、Sadowski 和 Whiteson 2014TabNet
TabNet 是在 Arik 和 Pfister (2020) 中引入的。它之所以有趣有三个原因：
Arik 和 Pfister (2020) Arik 和 Pfister 2020- 它声称在表格数据上具有高度竞争力的表现，而深度学习在这个领域还没有获得太多的声誉。TabNet 在设计上包含可解释性功能。据称它可以从自我监督的预训练中获益匪浅，同样在这个领域，这一点也不值得一提。
TabNet 在设计上包含可解释性功能。
据称，它从自我监督预训练中获得了显著的收益，同样，在这个领域，这一点也值得一提。
在这篇文章中，我们不会深入讨论 (3)，但我们会扩展 (2)，即 TabNet 允许访问其内部工作原理的方式。
我们如何从 R 使用 TabNet？torch 生态系统包括一个包 - tabnet - 它不仅实现了同名的模型，还允许您将其用作 tidymodels 工作流程的一部分。
torch
tabnet
tidymodels
tidymodels
tidymodels
tidymodelstabnet
torch
tidymodels
将 tabnet 与 tidymodels 结合使用
tabnet
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