作者：  （1）P Aditya Sreekar、亚马逊和这些作者对本文做出了同等贡献 {sreekarp@amazon.com}；  （2）Sahil Verm、亚马逊和这些作者对本文做出了同等贡献 {vrsahil@amazon.com;}  （3）Varun Madhavan，印度理工学院，Kharagpur。在亚马逊实习期间完成的工作{varunmadhavan@iitkgp.ac.in}；  （4）Abhishek Persad，亚马逊{persadap@amazon.com}。 链接表 摘要和引言 相关作品 方法 实验 结论和未来工作 参考 参考 Alexander Amini、Wilko Schwarting、Ava Soleimany 和 Daniela Rus。深度证据回归。CoRR，abs/1910.02600，2019 年。网址 http://arxiv.org/abs/1910.02600。  Sercan O Arik、Engin Gedik、Kenan Guney 和 Umut Atilla。Tabnet：专注的可解释表格学习。《神经信息处理系统进展》，第 10951–10961 页，2019 年。  Christopher M Bishop。模式识别和机器学习。Springer，第 2 章，第 36-43 页。2006 年。  Leo Breiman。随机森林。机器学习，45(1):5–32，2001 年。  Jintai Chen、Kuanlun Liao、Yao Wan、Danny Z Chen 和 Jian Wu。Danets：用于表格数据分类和回归的深度抽象网络。在《AAAI 人工智能会议论文集》第 36 卷，第 3930–3938 页，2022 年。  Tianqi Chen 和 Carlos Guestrin。Xgboost：可扩展的树提升系统。第 22 届 ACM SIGKDD 国际知识发现和数据挖掘会议论文集，第 785–794 页，2016 年。  Jacob Devlin、Ming-Wei Chang、Kenton Lee 和 Kristina Toutanova。BERT：用于语言理解的深度双向转换器的预训练。Jill Burstein、Christy Doran 和 Thamar Solorio 编辑，计算语言学协会北美分会 2019 年会议论文集：人类语言技术，NAACL-HLT 2019，美国明尼苏达州明尼阿波利斯，2019 年 6 月 2 日至 7 日，第 1 卷（长篇和短篇论文），第 4171–4186 页。计算语言学协会，2019 年。doi：10.18653/v1/n19-1423。URL https://doi.org/10.18653/v1/n19-1423。  Alexey Dosovitskiy、Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov、Dirk Weissenborn、翟晓华、Thomas Unterthiner、Mostafa Dehghani、Matthias Minderer、Georg Heigold、Sylvain Gelly、Jakob Uszkoreit 和 Neil Houlsby。一张图片胜过 16x16 个单词：用于大规模图像识别的 Transformers。 ICLR，2021 年。  Nick Erickson、Jonas Mueller、Alexander Shirkov、Hang Zhang、Pedro Larroy、Mu Li 和 Alexander Smola。Autogluon-tabular：适用于结构化数据的稳健且准确的 automl，2020 年。  William Falcon 和 PyTorch Lightning 团队。PyTorch Lightning，3 2019。网址 https://github.com/Lightning-AI/lightning。  Jerome H Friedman。贪婪函数逼近：梯度提升机。《统计年鉴》，第 1189-1232 页，2001 年。  Yuan Gong、Yu-An Chung 和 James Glass。AST：音频频谱图转换器。在 Proc. Interspeech 2021 中，第 571-575 页，2021 年。doi：10.21437/Interspeech.2021-698。  Yury Gorishniy、Ivan Rubachev、Valentin Khrulkov 和 Artem Babenko。重新审视表格数据的深度学习模型。神经信息处理系统进展，34：18932–18943，2021 年。  Trevor Hastie、Robert Tibshirani 和 Jerome Friedman。统计学习的要素：数据挖掘、推理和预测。Springer Science & Business Media，2009 年。  Hussein Hazimeh、Natalia Ponomareva、Petros Mol、Zhenyu Tan 和 Rahul Mazumder。树集成层：可微分性满足条件计算。国际机器学习会议，第 4138-4148 页。PMLR，2020 年。  Xin Huang、Ashish Khetan、Milan Cvitkovic 和 Zohar Karnin。Tabtransformer：使用上下文嵌入的表格数据建模。arXiv 预印本 arXiv:2012.06678，2020 年。  Guolin Ke、Qi Meng、Thomas Finley、Taifeng Wang、Wei Chen、Weidong Ma、Qiwei Ye 和 Tie-Yan Liu。Lightgbm：一种高效的梯度提升决策树。神经信息处理系统进展，30：3146–3154，2017 年。  Diederik P Kingma 和 Jimmy Ba。Adam：一种随机优化方法。arXiv preprint arXiv:1412.6980，2014 年。  Daniele Micci-Barreca。分类和预测问题中高基数分类属性的预处理方案。SIGKDD Explor。Newsl.，3(1):27–32，2001 年 7 月。ISSN 1931-0145。doi：10.1145/507533.507538。URL https://doi.org/10.1145/507533。507538。  Sergei Popov、Stanislav Morozov 和 Artem Babenko。用于表格数据深度学习的神经无意识决策集成。arXiv 预印本 arXiv:1909.06312，2019 年。  Liudmila Prokhorenkova、Gleb Gusev、Alexey Vorobev、Anna Dorogush 和 Andrey Gulin。Catboost：使用分类特征的无偏提升。神经信息处理系统进展，31：6638–6648，2018 年。  Gowthami Somepalli、Micah Goldblum、Avi Schwarzschild、C Bayan Bruss 和 Tom Goldstein。Saint：通过行注意和对比预训练改进表格数据的神经网络。arXiv 预印本 arXiv:2106.01342，2021 年。  Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit、Llion Jones、Aidan N Gomez、Lukasz Kaiser 和 Illia Polosukhin。注意力就是你所需要的一切。《神经信息处理系统进展》，第 5998–6008 页，2017 年。 该论文 。 可在 arxiv 上根据 CC BY-NC-ND 4.0 DEED 许可获取

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