研究人员开发了TopoFE，一个新颖的自动化特征工程框架，该框架利用大语言模型（LLMs）生成特征转换。与以往遭受无状态生成和同质搜索之苦的LLM方法不同，TopoFE采用了一种拓扑感知的多岛进化方法。该框架通过结合专业化探索、自适应提示记忆和拓扑引导的知识转移来增强特征发现。在大量表格数据集上的实验表明，TopoFE在分类和回归任务中始终优于现有的自动化特征工程方法，生成更多样化和可转移的特征程序。 AI
影响 这项研究可能导致更高效、更有效的机器学习模型数据预处理，从而加速开发周期。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍自动化特征工程新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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