論文の概要: ICE-SEARCH: A Language Model-Driven Feature Selection Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18609v3
- Date: Sat, 9 Mar 2024 03:51:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 13:51:01.510411
- Title: ICE-SEARCH: A Language Model-Driven Feature Selection Approach
- Title（参考訳）: ICE-SEARCH: 言語モデル駆動型特徴選択アプローチ
- Authors: Tianze Yang, Tianyi Yang, Shaoshan Liu, Fuyuan Lvu, Xue Liu
- Abstract要約: 本研究では,In-Context Evolutionary Search (ICE-SEARCH) 法について述べる。
言語モデル(LM)と特徴選択(FS)タスクの進化的アルゴリズムを融合する。
ICE-SEARCHは、進化の枠組みの中でLMに固有の交叉と突然変異の機能を利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.710320021758456
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study unveils the In-Context Evolutionary Search (ICE-SEARCH) method,
the first work that melds language models (LMs) with evolutionary algorithms
for feature selection (FS) tasks and demonstrates its effectiveness in Medical
Predictive Analytics (MPA) applications. ICE-SEARCH harnesses the crossover and
mutation capabilities inherent in LMs within an evolutionary framework,
significantly improving FS through the model's comprehensive world knowledge
and its adaptability to a variety of roles. Our evaluation of this methodology
spans three crucial MPA tasks: stroke, cardiovascular disease, and diabetes,
where ICE-SEARCH outperforms traditional FS methods in pinpointing essential
features for medical applications. ICE-SEARCH achieves State-of-the-Art (SOTA)
performance in stroke prediction and diabetes prediction; the
Decision-Randomized ICE-SEARCH ranks as SOTA in cardiovascular disease
prediction. Our results not only demonstrate the efficacy of ICE-SEARCH in
medical FS but also underscore the versatility, efficiency, and scalability of
integrating LMs in FS tasks. The study emphasizes the critical role of
incorporating domain-specific insights, illustrating ICE-SEARCH's robustness,
generalizability, and swift convergence. This opens avenues for further
research into comprehensive and intricate FS landscapes, marking a significant
stride in the application of artificial intelligence in medical predictive
analytics.
- Abstract（参考訳）: In-Context Evolutionary Search (ICE-SEARCH) は,言語モデル (LM) に特徴選択 (FS) タスクの進化アルゴリズムを組み込んだ最初の手法であり,医療予測分析 (MPA) アプリケーションでの有効性を示すものである。
ICE-SEARCHは進化の枠組みの中でLMに固有の交叉と突然変異の機能を活用し、モデルの包括的な世界知識と様々な役割への適応性を通じてFSを大幅に改善する。
本手法の評価は, 脳卒中, 心血管疾患, 糖尿病の3つの重要なMPA課題に及び, ICE-SEARCHは, 医療応用に欠かせない特徴を指摘するために, 従来のFS法よりも優れている。
ICE-SEARCHは脳卒中予測と糖尿病予測においてSOTA(State-of-the-Art)のパフォーマンスを達成する。
本研究は,医用FSにおけるICE-SEARCHの有効性を実証するだけでなく,LMをFSタスクに統合する汎用性,効率性,スケーラビリティを裏付けるものである。
この研究は、領域固有の洞察を取り入れ、ICE-SEARCHの堅牢性、一般化可能性、迅速な収束を描写する重要な役割を強調している。
これは、総合的で複雑なFSランドスケープに関するさらなる研究の道を開き、医療予測分析における人工知能の応用において重要な一歩を踏み出した。
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