DeepTables：面向表格数据的深度学习工具包

DeepTables：面向表格数据的深度学习工具包

DeepTables DeepTables: Deep-learning Toolkit for Tabular data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepTables

1. 项目介绍

DeepTables（DT）是一个面向表格数据的深度学习工具包，旨在通过利用最新的研究成果，为用户提供一个端到端的工具，用于处理表格数据。DeepTables 设计的目标是易于使用，即使是非专家用户也能轻松上手，并且能够在无需过多调整的情况下提供良好的性能。此外，它的架构灵活，便于用户扩展。

2. 项目快速启动

在开始使用 DeepTables 之前，请确保已经安装了 TensorFlow。以下是安装 DeepTables 的推荐方式：

pip install tensorflow deeptables

如果您希望使用 GPU 加速，请安装 tensorflow-gpu 而不是 tensorflow：

pip install tensorflow-gpu deeptables

安装完成后，可以通过以下命令验证安装：

python -c "from deeptables.utils.quicktest import test; test()"

下面是一个简单的二元分类示例：

import numpy as np
from deeptables.models import deeptable, deepnets
from deeptables.datasets import dsutils
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据
df = dsutils.load_bank()
df_train, df_test = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)

y = df_train.pop('y')
y_test = df_test.pop('y')

# 训练模型
config = deeptable.ModelConfig(nets=deepnets.DeepFM)
dt = deeptable.DeepTable(config=config)
model, history = dt.fit(df_train, y, epochs=10)

# 评估模型
result = dt.evaluate(df_test, y_test, batch_size=512, verbose=0)
print(result)

# 预测结果
preds = dt.predict(df_test)

3. 应用案例和最佳实践

DeepTables 已经在多个实际应用中取得了良好的效果。例如，在 Kaggle 的 Categorical Feature Encoding Challenge II 比赛中，使用 DeepTables 的解决方案赢得了第一名。用户可以根据具体的业务需求和数据特点，调整模型配置和结构，以达到最佳效果。

4. 典型生态项目

DeepTables 是 DataCanvas 开源项目的一部分，它与其他数据科学和机器学习工具包共同构成了一个生态系统。以下是一些与 DeepTables 相关的典型生态项目：

• TensorFlow：一个用于高性能数值计算的开放源代码软件库，适用于机器学习和深度学习应用。
• SHAP：一个可解释性机器学习库，可以帮助用户理解模型的预测。
• Pandas：一个强大的数据分析工具包，用于处理结构化数据（表格数据）。

通过这些工具包的结合使用，用户可以构建更加强大和完整的数据科学工作流。

DeepTables DeepTables: Deep-learning Toolkit for Tabular data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepTables