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FeatGeNN：基于相关性特征提取的表格数据模型性能改进
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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
自动特征工程（AutoFE）是改善模型性能和提供更多信息的重要任务。提出了基于相关性的卷积方法FeatGeNN，解决了手动特征创建和特征数量过多的问题。在基准数据集上评估了该方法，证明其在模型性能方面优于现有的AutoFE方法。结果显示，基于相关性的池化可成为AutoFE中替代max-pooling的有前景选择。
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关键要点
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自动特征工程（AutoFE）是机器学习项目的重要任务。
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AutoFE可以改善模型性能并提供更多统计分析信息。
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提出了一种基于相关性的卷积方法——FeatGeNN，解决手动特征创建和特征数量过多的问题。
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在各种基准数据集上评估了FeatGeNN，结果显示其在模型性能方面优于现有的AutoFE方法。
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基于相关性的池化在表格数据应用中可替代max-pooling，成为有前景的选择。
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