Investigating latent representations and generalization in deep neural networks for tabular data

Author:

Couplet Edouard,Lambert PierreORCID,Verleysen Michel,Lee John A.,de Bodt CyrilORCID

Funder

Fund for Scientific Research

Fonds pour la Formation à la Recherche dans l’Industrie et dans l’Agriculture

Publisher

Elsevier BV

Reference27 articles.

1. XGBoost: A Scalable Tree Boosting System;Chen,2016

2. CatBoost: unbiased boosting with categorical features;Prokhorenkova,2018

3. LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree;Ke,2017

4. Why do tree-based models still outperform deep learning on typical tabular data?;Grinsztajn;Advances in neural information processing systems,2022

5. Deep neural networks and tabular data: A survey;Borisov;IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,2022

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