自動化機器學習

深度分析

LLM 搭配演化演算法自動生成特徵，八個資料集分類準確率全面提升

特徵工程是機器學習的關鍵步驟，但耗費大量人力。研究團隊提出結合大型語言模型與演化演算法的自動化流程，讓 LLaMA 3.1 7B 模型根據既有特徵自動產生新特徵，並以基因演算法篩選。在八個資料集測試中，多數分類準確率獲得提升，且生成的特徵具備可解釋性。