BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-03T00:00:00Z Semantic-Guided Reinforcement Learning for Explainable Feature Engineering 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文介绍了自动化特征工程中的可解释特征生成问题。作者提出了一种名为SMART的混合方法，结合语义技术、描述逻辑和深度强化学习来指导特征生成。实验结果显示，SMART在提高预测准确性的同时，保持了高可解释性。 🏷️ 标签 SMART engineering 可解释性 深度强化学习 自动化特征工程 语义技术 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
