对5000个特征1个标签的表格数据进行回归，最好用tabnet模型回归

TabNet是一种基于注意力机制的神经网络模型，可以用于分类和回归任务。下面是一个简单的TabNet回归代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from pytorch_tabnet.tab_model import TabNetRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 将标签列分离出来
X = data.drop(columns=["label"])
y = data["label"]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练TabNetRegressor模型
model = TabNetRegressor()
model.fit(X_train.values, y_train.values, eval_set=[(X_test.values, y_test.values)])

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test.values)

# 计算模型的性能指标
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score
print("MAE:", mean_absolute_error(y_test, y_pred))
print("MSE:", mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("R-squared:", r2_score(y_test, y_pred))

需要注意的是，对于TabNet模型，需要对输入数据进行标准化处理，可以使用sklearn的`StandardScaler`类完成。此外，还需要对TabNet的参数进行调整，以达到最佳的性能表现。