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FeRG-LLM：通过推理生成的大型语言模型进行特征工程
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了FeRG-LLM框架，利用大型语言模型自动化表格数据特征工程，提升效率与效果，且在多个数据集上优于传统模型，同时解决了安全性和成本问题。
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关键要点
- 该研究解决了机器学习中表格数据特征工程的复杂性问题。
- 特征工程是一个依赖于人类专业知识和深厚领域知识的劳动密集型任务。
- 论文提出了一种新颖的框架FeRG-LLM，利用大型语言模型自动执行特征工程。
- FeRG-LLM展示了出色的思维链能力，并通过对话细化模型。
- 在多个数据集上，FeRG-LLM的表现优于传统模型。
- 该框架提高了特征生成的效率和效果。
- FeRG-LLM能够在本地部署，解决了安全性和成本控制问题。
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