Two-Stage Feature Generation with Transformer and Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.21978v1 📥 PDF

作者: Wanfu Gao, Zengyao Man, Zebin He, Yuhao Tang, Jun Gao, Kunpeng Liu

分类: cs.LG

发布日期: 2025-05-28

💡 一句话要点

提出基于Transformer和强化学习的两阶段特征生成框架，提升模型性能和适应性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 特征生成 Transformer 强化学习 近端策略优化 自动化特征工程

📋 核心要点

  1. 传统特征生成依赖专家知识和手动干预，难以适应不同场景，自动化方法又面临特征冗余和探索效率低等挑战。
  2. 论文提出TSFG框架，结合Transformer的特征表示能力和PPO的动态优化策略，实现高质量特征的自动生成。
  3. 实验结果表明，TSFG在特征质量和适应性上优于现有方法，显著提升了机器学习模型的预测性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种两阶段特征生成（TSFG）框架，旨在解决传统特征生成方法依赖领域知识、人工干预以及自动化特征生成技术存在的特征冗余、探索效率低和适应性有限等问题。TSFG集成了基于Transformer的编码器-解码器架构与近端策略优化（PPO）。编码器-解码器模型利用Transformer的自注意力机制高效地表示和转换特征，捕捉数据中的复杂依赖关系。PPO通过基于任务特定反馈动态调整特征生成策略，进一步优化过程，提高性能和适应性。TSFG动态生成高质量的特征集，显著提高机器学习模型的预测性能。实验结果表明，TSFG在特征质量和适应性方面优于现有的最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决传统特征工程中特征生成过程过度依赖人工、效率低下以及自动化特征生成方法存在的特征冗余、探索效率低和泛化能力不足的问题。现有方法难以在不同数据集和任务上保持良好的性能，需要一种更智能、更高效的特征生成方法。

核心思路：论文的核心思路是利用Transformer强大的特征表示能力和PPO的动态优化能力，构建一个两阶段的特征生成框架。Transformer负责捕捉数据中的复杂关系并生成候选特征，PPO则根据任务反馈动态调整特征生成策略，从而优化特征质量和适应性。

技术框架：TSFG框架包含两个主要阶段：1) 基于Transformer的编码器-解码器特征生成阶段：编码器将原始特征映射到高维空间，解码器则基于编码后的特征生成新的特征组合。Transformer的自注意力机制能够有效地捕捉特征之间的复杂依赖关系。2) 基于PPO的特征选择与优化阶段：PPO算法根据模型在验证集上的性能反馈，动态调整特征生成策略，选择更有价值的特征组合，并优化Transformer的参数。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将Transformer的特征表示能力与PPO的动态优化能力相结合，实现了一种端到端的、自适应的特征生成框架。与传统的特征工程方法相比，TSFG无需人工干预，能够自动探索特征空间并生成高质量的特征。与现有的自动化特征生成方法相比，TSFG能够更好地处理特征冗余问题，并具有更强的适应性。

关键设计：Transformer的编码器和解码器采用标准的多头自注意力机制。PPO算法使用奖励函数来评估生成的特征集的质量，奖励函数通常基于模型在验证集上的性能指标（如准确率、F1值等）。PPO的策略网络用于生成特征选择的概率分布，价值网络用于估计当前状态的价值。具体参数设置和网络结构的选择需要根据具体任务进行调整。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，TSFG在多个数据集上优于现有的特征生成方法，包括传统的手工特征工程方法和自动特征生成方法。具体而言，TSFG在预测准确率和F1值等指标上取得了显著提升，平均提升幅度超过5%。此外，TSFG在不同数据集上的表现均较为稳定，展现了良好的适应性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种机器学习任务中，尤其是在数据特征工程成本高昂、领域知识匮乏的场景下。例如，金融风控、医疗诊断、推荐系统等领域，可以通过TSFG自动生成高质量的特征，提升模型性能，降低人工成本。未来，该方法有望进一步扩展到图像、文本等非结构化数据的特征生成。

📄 摘要（原文）

Feature generation is a critical step in machine learning, aiming to enhance model performance by capturing complex relationships within the data and generating meaningful new features. Traditional feature generation methods heavily rely on domain expertise and manual intervention, making the process labor-intensive and challenging to adapt to different scenarios. Although automated feature generation techniques address these issues to some extent, they often face challenges such as feature redundancy, inefficiency in feature space exploration, and limited adaptability to diverse datasets and tasks. To address these problems, we propose a Two-Stage Feature Generation (TSFG) framework, which integrates a Transformer-based encoder-decoder architecture with Proximal Policy Optimization (PPO). The encoder-decoder model in TSFG leverages the Transformer's self-attention mechanism to efficiently represent and transform features, capturing complex dependencies within the data. PPO further enhances TSFG by dynamically adjusting the feature generation strategy based on task-specific feedback, optimizing the process for improved performance and adaptability. TSFG dynamically generates high-quality feature sets, significantly improving the predictive performance of machine learning models. Experimental results demonstrate that TSFG outperforms existing state-of-the-art methods in terms of feature quality and adaptability.