大型语言模型增强机器学习任务的特征生成

研究人员开发了一种利用大型语言模型（LLMs）从表格数据生成特征的新型流水线。该方法接收现有属性和提示来创建新特征，然后由选择算法进行评估以识别最有效的特征。该方法应用于八个不同的数据集，基于数学和逻辑运算符的 LLM 生成的特征在大多数任务的分类结果上均有所改善。 AI

影响 这项研究可能导致机器学习流水线中更有效和高效的特征工程，从而可能提高各个领域的模型性能。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍使用 LLMs 进行特征生成新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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