摘要：
本文提出了一种自动特征生成模型 OpenFE，它通过一个特征增强算法和一个两阶段修剪算法来解决 expand-and-reduce 框架的挑战。本文认为模型再训练并不需要准确评估新特征的增量性能，在梯度增强的启发下提出了一种用于评估新特征增量性能的高效算法 FeatureBoost。同时本文提出了一种两阶段修剪算法，以有效地从大量候选特征中检索有效特征。由于有效特征通常是稀疏的，两阶段剪枝算法以粗到细的方式进行特征剪枝。实验部分在各种数据集中验证了 OpenFE 的性能，OpenFE 大大优于现有的基线方法。同时在自动特征生成模型的研究中很多现有方法都没有开源，本文还复现了一些经典方法并进行了基准测试，以便在未来的研究中进行公平的比较。 阅读全文