대부분 정형 데이터를 다룰 땐 XGBoost 또는 LGBM, Catboost 등의 머신러닝 모델들을 사용하실텐데요!
딥러닝에도 Tabular data에 특화된 모델이 있다고 합니다!
TabNet은 Sequential attention mechanism을 통해 어떤 feature를 의사결정에 사용할지를 선택할 수 있다고 합니다!
논문 : https://openreview.net/attachment?id=BylRkAEKDH&name=original_pdf

+ TabNet Regressor에 K-Fold도 적용해 보았습니다!
제출 해보면 점수는 잘 나오지 않았지만, 이미지 등의 다른 타입의 데이터와 함께 학습할 땐 큰 도움이 될 것 같네요~!
다들 좋은 결과 내시길 응원합니다~

+ 토크 : (정보) 감귤 착과량과 새순의 관계
https://dacon.io/competitions/official/236038/talkboard/407447?page=1&dtype=recent