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Collaborative Multi-Agent Reinforcement Learning for Automated Feature Transformation Based on Graph-Driven Path Optimization
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了TCTO框架，通过图驱动路径优化实现特征工程自动化，解决了现有特征转换方法孤立操作的问题。该框架建立了不断演化的交互图，提升了操作有效性和探索稳定性，实验结果在多个数据集上表现优越。
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关键要点
- 本研究提出了TCTO框架，旨在解决现有特征转换方法将转换视为孤立操作的问题。
- TCTO框架通过图驱动的路径优化实现特征工程的自动化。
- 该框架建立了一个不断演化的交互图，提升了操作的有效性和探索的稳定性。
- 实验结果显示，TCTO框架在多个数据集上的表现优越。
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