FeRG-LLM：通过推理生成的大型语言模型进行特征工程

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，这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，展示了其出色的思维链能力，并通过对话细化模型，从而在多个数据集上实现优于传统模型的表现。此工作不仅提高了特征生成的效率和效果，还能够在本地部署，解决了安全性和成本控制问题。

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。

FeRG-LLM llm 大型语言模型 安全性 效率 特征工程
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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