Tensorflow 1.x Tabular Data Neural Network Modeling

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tabular data에 tensor flow 적용하기.
코드에서 눈여겨 봐야할 점

• missing value
  • mean 처리
• selu activation + alpha dropout
• boosting algorithm idea 비슷하게 흉내내기(틀린 것을 더 학습시키는 구조)
• Weighted Cross-Entropy (compute class weight)
• Weight L2 Regularization
• category 데이터를 onehot을 하지 않고 label encoding 한 후 embedding 또는 onehot으로 처리함. 

• label smoothing 적용

alpha = 0.95
y_one_hot = tf.add(alpha* tf.one_hot( tf.cast(y , tf.int32) , depth=target_dim) ,
                   (1-alpha) / target_dim)

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코드: github

https://github.com/sungreong/TIL/blob/master/FrameWork%20Tensorflow/Tensorflow%20Tabular%20Data%20Network(Embedding).ipynb

sungreong/TIL