TabTransformer PyTorch 实现：表格数据的注意力网络

简介

本仓库提供了一个在 PyTorch 中实现的 TabTransformer 模型，专门用于处理表格数据。TabTransformer 是一种基于注意力机制的神经网络架构，能够在处理结构化数据时达到与梯度提升决策树（GBDT）相当的性能。

资源文件描述

TabTransformer 在 PyTorch 中实现，适用于表格数据的注意力网络。该模型通过简单的架构设计，能够在处理结构化数据时表现出色，与传统的 GBDT 模型相比，性能几乎不相上下。

安装方法

你可以通过以下命令安装 tab-transformer-pytorch 包：

pip install tab-transformer-pytorch

使用示例

以下是一个简单的使用示例，展示了如何初始化和使用 TabTransformer 模型：

import torch
from tab_transformer_pytorch import TabTransformer

# 定义连续特征的均值和标准差
cont_mean_std = torch.randn(10, 2)

# 初始化 TabTransformer 模型
model = TabTransformer(
    categories=(10, 5, 6, 5, 8),  # 每个类别特征的唯一值数量
    num_continuous=10,            # 连续特征的数量
)

# 你可以在这里添加模型的训练和推理代码

模型参数

• categories: 一个元组，包含每个类别特征的唯一值数量。
• num_continuous: 连续特征的数量。

贡献

欢迎大家贡献代码、提出问题或建议。如果你有任何改进的想法，请提交 Pull Request 或 Issue。

许可证

本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。