論文の概要: LATTEArena: An Evaluation Framework for LLM-powered Tabular Feature Engineering (Extended Version)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.09004v1
• Date: Mon, 08 Jun 2026 04:03:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:06.691176
• Title: LATTEArena: An Evaluation Framework for LLM-powered Tabular Feature Engineering (Extended Version)
• Title（参考訳）: LATTEArena: LLMによる口唇機能評価フレームワーク(拡張版)
• Authors: Ankai Hao, Ke Chen, Huan Li, Lidan Shou,
• Abstract要約: LATTEArenaは15の代表的なメソッドを再利用可能なコンポーネントに分解した分類を特徴とする最初の競争評価フレームワークである。 1)モンテカルロ木探索によるツリー・オブ・サーチは最適なコスト効率を実現し,(2)RPNとCodeの出力形式は,それぞれ分類と回帰タスクを支配している。 我々は、モジュラーフレームワークと4000以上の実行ログを公開し、研究者が既存のフレームワークに対してシームレスに新しいテクニックを落とし、LATTEを前進させることができるようにしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.873402103599588
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Feature engineering remains essential for tabular data analysis, and Large Language Models (LLMs) have emerged as a promising paradigm for automating this process, giving rise to LLM-powered AuTomated Tabular feature Engineering (LATTE). However, the absence of standardized platforms prevents fair, cost-aware comparisons. Furthermore, complex methodological designs obscure the specific contributions of individual components; for example, although LFG integrates Tree-of-Thought, few-shot demonstrations, Monte Carlo Tree Search, and natural language generation, the isolated impact of each technique's competitive edge remains unquantified. To address these challenges, we introduce LATTEArena, the first competitive evaluation framework featuring: (1) a six-dimensional taxonomy decomposing 15 representative methods into reusable components; (2) a standardized modular arena for controlled comparison; (3) multi-dimensional assessments covering performance, cost, and robustness; and (4) component-level ablation quantifying each technique's competitive edge. Through extensive evaluations, we reveal 16 key findings, including: (1) Tree-of-Thought with Monte Carlo Tree Search achieves optimal cost-effectiveness; (2) RPN and Code output formats dominate classification and regression tasks, respectively. We publicly release the modular framework and over 4000 execution logs, enabling researchers to seamlessly pit new techniques against existing ones and advance LATTE.
• Abstract（参考訳）: 表形式のデータ分析には機能工学が不可欠であり、大規模言語モデル(LLM)がこのプロセスを自動化するための有望なパラダイムとして登場し、LLMを利用したAuTomated Tabular Feature Engineering (LATTE)が誕生した。 しかし、標準化されたプラットフォームがないため、公正でコストに配慮した比較ができない。 さらに、複雑な方法論設計は個々のコンポーネントの特定の貢献を曖昧にしている。例えば、LFGはTree-of-Thought、数発のデモ、Monte Carlo Tree Search、および自然言語生成を統合するが、それぞれのテクニックの競合エッジの孤立した影響は、いまだに定量化されていない。 これらの課題に対処するために,(1)15の代表的な手法を再利用可能なコンポーネントに分解した6次元の分類法,(2)制御された比較のための標準化されたモジュラーアリーナ,(3)性能,コスト,ロバスト性に関する多次元評価,(4)各テクニックの競合エッジを定量化するコンポーネントレベルのアブレーションを特徴とする,最初の競争力評価フレームワークであるLATTEArenaを紹介した。 1)Monte Carlo Tree Search を用いたツリー・オブ・サーチは最適なコスト効率を実現し,(2)RPN と Code の出力形式は,それぞれ分類タスクと回帰タスクを支配している。 我々は、モジュラーフレームワークと4000以上の実行ログを公開し、研究者が既存のフレームワークに対してシームレスに新しいテクニックを落とし、LATTEを前進させることができるようにしました。

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