I-MCTS：通过自省蒙特卡洛树搜索提升自主AutoML

本研究解决了现有基于大型语言模型（LLM）的自主机器学习代理在代码生成时存在的低多样性和次优质量问题。我们提出了一种新的自省蒙特卡洛树搜索方法（I-MCTS），通过分析父节点和兄弟节点的解决方案来不断优化搜索树中的节点，从而提高决策过程的整体质量。实验证明，该方法在各种机器学习任务中相较于其他开源AutoML代理表现出6%的绝对性能提升。