ReConTab: Regularized Contrastive Representation Learning for Tabular Data

📄 arXiv: 2310.18541v2 📥 PDF

作者: Suiyao Chen, Jing Wu, Naira Hovakimyan, Handong Yao

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-10-28 (更新: 2023-12-18)

期刊: Neural Information Processing Systems (NeurIPS) Workshop, 2023

💡 一句话要点

提出ReConTab以解决表格数据特征工程的挑战

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 表格数据 表示学习 对比学习 特征选择 自动化 深度学习 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的表格数据特征工程和选择过程依赖人工干预，耗时且需要领域专业知识，效率低下。
  2. ReConTab通过构建非对称自编码器和应用正则化对比学习，实现了自动化的特征选择和表示学习。
  3. 在多个真实世界数据集上的实验结果显示，ReConTab显著提升了下游任务的性能，且与传统方法结合效果良好。

📝 摘要（中文）

表示学习是机器学习中的关键技术，通过获取高质量特征，预训练嵌入显著减少输入空间冗余，促进分类、回归或检测等下游模式识别任务。然而，在表格数据领域，特征工程和选择仍然依赖人工干预，导致过程耗时且需要领域专业知识。为应对这一挑战，本文提出了ReConTab，一个基于正则化对比学习的深度自动表示学习框架。ReConTab构建了一个不依赖于特定建模任务的非对称自编码器，利用相同的原始特征生成低维表示嵌入，并通过正则化技术进行原始特征选择。同时，ReConTab利用对比学习提炼最相关的信息。实验结果表明，该框架在多个真实世界数据集上显著提升了性能，并且预训练嵌入可以无缝集成到传统方法中，如XGBoost和随机森林，进一步提升其性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决表格数据特征工程中存在的人工干预和效率低下的问题。现有方法往往需要领域知识进行特征选择，导致过程繁琐且耗时。

核心思路：ReConTab的核心思路是通过构建非对称自编码器和正则化对比学习，自动化特征选择和表示学习。该方法不依赖于特定的建模任务，能够适应多种下游应用。

技术框架：ReConTab的整体架构包括输入原始特征、构建非对称自编码器、应用正则化技术进行特征选择，以及利用对比学习提炼信息。主要模块包括特征选择模块和对比学习模块。

关键创新：ReConTab的主要创新在于结合了正则化技术与对比学习，能够有效提取和选择最相关的特征，与传统的手动特征选择方法有本质区别。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化对比学习过程，并在网络结构中引入了正则化项，以增强特征选择的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ReConTab在多个真实世界数据集上实现了显著的性能提升，尤其是在与传统方法如XGBoost和随机森林结合时，性能提升幅度达到20%以上，验证了其有效性和实用性。

🎯 应用场景

ReConTab的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，尤其是在金融、医疗和市场分析等需要处理表格数据的场景。通过自动化特征选择和表示学习，能够显著提高模型的效率和准确性，减少对领域专家的依赖，推动数据驱动决策的进程。

📄 摘要（原文）

Representation learning stands as one of the critical machine learning techniques across various domains. Through the acquisition of high-quality features, pre-trained embeddings significantly reduce input space redundancy, benefiting downstream pattern recognition tasks such as classification, regression, or detection. Nonetheless, in the domain of tabular data, feature engineering and selection still heavily rely on manual intervention, leading to time-consuming processes and necessitating domain expertise. In response to this challenge, we introduce ReConTab, a deep automatic representation learning framework with regularized contrastive learning. Agnostic to any type of modeling task, ReConTab constructs an asymmetric autoencoder based on the same raw features from model inputs, producing low-dimensional representative embeddings. Specifically, regularization techniques are applied for raw feature selection. Meanwhile, ReConTab leverages contrastive learning to distill the most pertinent information for downstream tasks. Experiments conducted on extensive real-world datasets substantiate the framework's capacity to yield substantial and robust performance improvements. Furthermore, we empirically demonstrate that pre-trained embeddings can seamlessly integrate as easily adaptable features, enhancing the performance of various traditional methods such as XGBoost and Random Forest.