Yonggie的博客

对category、binary和numeric值进行embedding后再进行transformers最后进行classification。2020， arxiv，Google Cloud AI，Attentive Interpretable Tabular Learning, 封装的非常好，都可以当工具包使用了。feature selection用的是17年的某个选择模型，最后agg一下做predict。使用的序列化方法有几个，有人工也有AI生成。吧，与当时的baseline比有提升。

数据集横向是cell barcode(CBC)，不同barcode对应不同的1类细胞；纵向是gene symbol，类似于基因名字、基因ID。这是在进行UPR Unfold Protein Response实验所记录的数据。应该分别对应了3种介质，IRE1(IREα), PERK, ATF6。整个matrix指的是在这种介质下，这些细胞rna的基因表达情况。