論文の概要: Enriching Tabular Data with Contextual LLM Embeddings: A Comprehensive Ablation Study for Ensemble Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01645v1
• Date: Sun, 03 Nov 2024 17:45:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:42:17.579831
• Title: Enriching Tabular Data with Contextual LLM Embeddings: A Comprehensive Ablation Study for Ensemble Classifiers
• Title（参考訳）: 文脈LLM埋め込みを用いた語彙データ強化:アンサンブル分類器の包括的アブレーション研究
• Authors: Gjergji Kasneci, Enkelejda Kasneci,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデルの埋め込みから派生した特徴を持つデータセットを豊かにするための体系的アプローチを提案する。 我々はRoBERTaとGPT-2の埋め込みがランダムフォレスト、XGBoost、CatBoostなどのアンサンブル分類器に与える影響を評価する。 その結果,埋め込みと従来の数値的特徴とカテゴリー的特徴を統合することで,予測性能が向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.46918103875102
• License:
• Abstract: Feature engineering is crucial for optimizing machine learning model performance, particularly in tabular data classification tasks. Leveraging advancements in natural language processing, this study presents a systematic approach to enrich tabular datasets with features derived from large language model embeddings. Through a comprehensive ablation study on diverse datasets, we assess the impact of RoBERTa and GPT-2 embeddings on ensemble classifiers, including Random Forest, XGBoost, and CatBoost. Results indicate that integrating embeddings with traditional numerical and categorical features often enhances predictive performance, especially on datasets with class imbalance or limited features and samples, such as UCI Adult, Heart Disease, Titanic, and Pima Indian Diabetes, with improvements particularly notable in XGBoost and CatBoost classifiers. Additionally, feature importance analysis reveals that LLM-derived features frequently rank among the most impactful for the predictions. This study provides a structured approach to embedding-based feature enrichment and illustrates its benefits in ensemble learning for tabular data.
• Abstract（参考訳）: 特徴工学は、特に表形式のデータ分類タスクにおいて、機械学習モデルのパフォーマンスの最適化に不可欠である。 本研究は,自然言語処理の進歩を生かして,大規模言語モデル埋め込みから派生した特徴を持つ表層データセットを拡張化するための体系的アプローチを提案する。 多様なデータセットに対する包括的アブレーション研究を通じて、ランダムフォレスト、XGBoost、CatBoostなどのアンサンブル分類器に対するRoBERTaとGPT-2の埋め込みの影響を評価する。 以上の結果から,組込みを従来の数値的特徴と分類的特徴と組み合わせることで,特にUCIアダルト,ハート病,タイタニック,ピマ・インディアン糖尿病など,クラス不均衡や限られた特徴やサンプルのデータセットにおいて,予測性能が向上することが示唆された。 さらに、特徴重要度分析により、LLMに由来する特徴が予測に最も影響のあるものの中でしばしばランク付けされていることが明らかとなった。 本研究は,組込み型特徴量豊か化のための構造化されたアプローチを提供し,表データに対するアンサンブル学習の利点を示す。

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