딥러닝이 발전하면서 다양한 방법론들이 쏟아지고 있습니다. 하지만 Tabular data 분석에는 체감 상 아직 트리기반의 방법들이 많이 쓰이고 있습니다. 본 포스팅에서는 새로 나온 딥러닝 기반의 Tabular data 분류 방법에는 어떤 것들이 있는지 살펴보고, 아직도 트리기반의 방법론들이 강점을 보이는 이유에 대해 정리해보려고 합니다. 1. 딥러닝 기반 Tabular Classification 방법론TabTransformer- TabTransformer는 구글 리서치에서 발표한 모델로, Transformer 아키텍처를 기반으로 하여 탭형 데이터에 적용 - 카테고리형 데이터와 수치형 데이터를 함께 다룰 수 있음 - 특징: 카테고리형 데이터의 인코딩을 효과적으로 처리하며, 복잡한 상호작용을 학습 - 참고..
