TabTransformer 算法的输入和输出接口

TabTransformer 对表格数据进行操作，行代表观测值，一列代表目标变量或标签，其余列代表特征。

的 SageMaker AI 实现 TabTransformer 支持用于训练和推理的 CSV：

训练数据、验证数据和类别特征的输入格式

请注意如何格式化训练数据，以便输入到 TabTransformer 模型中。您必须提供包含训练和验证数据的 Amazon S3 存储桶的路径。您还可以包含类别特征列表。请使用 training 和 validation 通道来提供您的输入数据。您也可以只使用 training 通道。

使用 training 和 validation 通道

您可以通过两条 S3 路径来提供输入数据，一条用于 training 通道，一条用于 validation 通道。每个 S3 路径可以是指向一个或多个 CSV 文件的 S3 前缀，也可以是指向一个特定 CSV 文件的完整 S3 路径。目标变量应位于 CSV 文件的第一列。预测器变量（特征）应位于其余列。如果为training或validation通道提供了多个 CSV 文件，则 TabTransformer 算法会将这些文件连接起来。验证数据用于在每次提升迭代结束时计算验证分数。当验证分数停止提高时，将应用提前停止。

如果您的预测器包含类别特征，则可以在与您的训练数据文件相同的位置，提供一个名为 categorical_index.json 的 JSON 文件。如果您为类别特征提供 JSON 文件，则您的 training 通道必须指向 S3 前缀而不是特定 CSV 文件。此文件应包含一个 Python 字典，其中的键是字符串 "cat_index_list"，值是唯一整数列表。值列表中的每个整数都应指示训练数据 CSV 文件中对应分类特征的列索引。每个值都应为正整数（大于零，因为零表示目标值），小于 Int32.MaxValue (2147483647)，并且小于列的总数。只应有一个类别索引 JSON 文件。

仅使用 training 通道：

您也可以通过单个 S3 路径，为 training 通道提供输入数据。此 S3 路径指向的目录中应包含一个名为 training/ 的子目录，而该子目录中包含一个或多个 CSV 文件。您可以选择在相同位置添加另一个名为 validation/ 的子目录，该子目录同样包含一个或多个 CSV 文件。如果未提供验证数据，则会随机采样 20% 的训练数据作为验证数据。如果您的预测器包含类别特征，则可以在与您的数据子目录相同的位置，提供一个名为 categorical_index.json 的 JSON 文件。