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LLM-FE：基于大语言模型的表格数据自动特征工程
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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
本研究提出了LLM-FE框架，结合进化搜索与大语言模型，克服传统特征工程的局限性。实验结果表明，LLM-FE在分类和回归任务中显著提升了表格预测模型的性能。
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关键要点
- 本研究提出了LLM-FE框架，结合进化搜索与大语言模型。
- LLM-FE框架克服了传统特征工程在固定搜索空间中的局限性。
- 该框架通过迭代生成特征变换程序，并根据数据驱动的反馈优化搜索过程。
- 实验结果表明，LLM-FE在分类和回归任务中显著提升了表格预测模型的性能。
- LLM-FE超越了现有的最先进方法。
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