pytorch_tabular

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长期依赖梯度提升处理结构化数据的团队，在这里能找到真正的替代方案。PyTorch Tabular 将多种面向表格数据的深度学习架构整合在一致的高层 API 之后，底层基于 PyTorch Lightning，覆盖 TabNet、TabTransformer、FT-Transformer、Neural Oblivious Decision Ensembles，以及若干较新的注意力机制和门控机制模型。想对比前馈网络与 transformer 风格模型或 GATE 变体时，只需切换配置，不必手写每个训练循环。类别嵌入、交叉验证折、超参数搜索和模型可解释性都作为内置工作流提供，训练可以从单 CPU 扩展到多 GPU 而无需改动代码。对于想验证深度学习能否超越 XGBoost 基线的数据科学家，以及比较表格架构的研究者，这个统一接口能带来最大价值。