40、金融领域的深度学习应用

金融领域的深度学习应用

在金融领域，深度学习技术正发挥着越来越重要的作用。本文将介绍两种深度学习模型——Google的TabNet和亚马逊的DeepAR，以及如何使用它们进行数据建模和时间序列预测。

1. Google的TabNet模型

1.1 TabNet模型概述

TabNet是一种用于处理表格数据的神经网络模型，具有以下主要特点：
- 可直接使用原始表格数据，无需预处理。
- 优化过程基于梯度下降。
- 结合了神经网络拟合复杂函数的能力和基于树的算法的特征选择特性，通过顺序注意力机制选择最有用的特征。
- 架构包含特征转换器和注意力转换器两个关键构建块。
- 具有可学习的输入特征掩码，支持软决策。
- 特征选择是实例级的，不同观察值可选择不同特征。
- 使用单一深度学习架构进行特征选择和推理，且具有一定的可解释性，提供局部和全局特征重要性。

1.2 使用TabNet进行信用卡违约分类

以下是使用TabNet对信用卡违约数据集进行分类的详细步骤：
1. 导入必要的库

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.metrics import recall_score
from pytorch_tabnet.tab_model import TabNetCla