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Session AI and Data Analysis Ⅱ

TCBE: TabNet with Catboost Based Encoding

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    The 9th International Conference on Next Generation Computing 2023 (2023.12)바로가기
  • 페이지
    pp.266-268
  • 저자
    Wook Lee, Junhee Seok
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A448166

원문정보

초록

영어
Recent deep learning models perform well in image and natural language processing. However, in tabular data, there is a problem that good performance is not achieved due to data-level problems. Recently, TabNet, a model that overcomes these shortcomings, has been widely used for tabular data learning. However, categorical variable data does not perform significantly in tabular data. To solve this problem, Catboost Encoding method is used to solve the problem. In the case of this model, the pre-processing of categorical variable data was well utilized to derive more performance than other models, and it showed better performance than other encoding techniques.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. BACKGROUND
A. Categorical Encoding with catboost encoder
B. TabNet
III. PROPOSED METHOD
A. Datasets Description
B. Model Architecture
IV. EXPERMIMENT
A. Experiment result with Tree model
B. Experiment result with deep learining method
V. CONCLUSION
ACKNOWLEDGMENT
REFERENCES

키워드

Machine learning Artificial intelligence Tabular data Neural network Catboost Ensemble learning

저자

  • Wook Lee [ School of Electrical Engineering Korea University Seoul, Korea ]
  • Junhee Seok [ School of Electrical Engineering Korea University Seoul, Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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