論文の概要: ICE-SEARCH: A Language Model-Driven Feature Selection Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18609v4
- Date: Wed, 8 May 2024 18:05:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-10 17:39:27.511622
- 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, Fuyuan Lyu, Shaoshan Liu, Xue, Liu,
- Abstract要約: 本研究では,In-Context Evolutionary Search (ICE-SEARCH) 法について述べる。
これは、大きな言語モデルに特徴選択タスクのための進化的アルゴリズムを組み込んだ最初の作品の1つである。
ICE-SEARCHは、大きな言語モデルに固有のクロスオーバーと突然変異機能を利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0869379051177948
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study unveils the In-Context Evolutionary Search (ICE-SEARCH) method, which is among the first works that melds large language models (LLMs) 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 LLMs 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. The study emphasizes the critical role of incorporating domain-specific insights, illustrating ICE-SEARCH's robustness, generalizability, and 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) 法は,大規模言語モデル (LLM) と特徴選択 (FS) タスクの進化アルゴリズムを融合させた最初の研究であり,医療予測分析 (MPA) アプリケーションにおいてその有効性を示すものである。
ICE-SEARCHは進化の枠組みの中でLLM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、脳卒中予測および糖尿病予測におけるSOTA(State-of-the-Art)のパフォーマンスを達成し、決定ランダム化ICE-SEARCHは、心血管疾患予測においてSOTAにランク付けする。
この研究は、ドメイン固有の洞察を取り入れ、ICE-SEARCHの堅牢性、一般化可能性、収束性を説明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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