문제 정의

성능이 가장 높게 나오는 모델은 LGBM이다.

하지만 머신러닝이기 때문에 여러 feature들을 넣을 수가 없고, 정형 데이터에 특화된 딥러닝이 필요

해결 아이디어

[TabNet: Attentive Interpretable Tabular Learning] 논문 리뷰

진행 상황

1. Abstract

• Sequential attention을 사용해서 각각의 decision step마다 여러 feature들 중에 중요한 feature들만 고름
• tabular data의 self-supervised learning도 가능함 (label이 안되어있는..)

2. Related work

1. Feature selection

• global methods : feature importance를 기반으로 하여 feature selection