Reinforcement Learning-based Feature Generation Algorithm for Scientific Data

📄 arXiv: 2507.03498v2 📥 PDF

作者: Meng Xiao, Junfeng Zhou, Yuanchun Zhou

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-07-04 (更新: 2025-07-09)

备注: 12 pages, in Chinese language, accepted by Journal of Computer Research and Development

💡 一句话要点

提出基于强化学习的多智能体特征生成框架，自动化提升科学数据挖掘任务性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 特征生成 强化学习 多智能体系统 科学数据挖掘 数据中心人工智能

📋 核心要点

  1. 传统特征生成方法依赖领域专家知识，且高阶特征组合搜索空间巨大，人工成本高昂。
  2. MAFG框架利用多智能体协同探索特征空间，并结合强化学习进化特征生成策略。
  3. 实验表明，MAFG能有效自动化特征生成，显著提升下游科学数据挖掘任务的性能。

📝 摘要（中文）

特征生成（FG）旨在通过构建高阶特征组合和移除冗余特征来增强原始数据的预测潜力。它是表格型科学数据中提高下游机器学习模型性能的关键预处理步骤。传统方法在处理科学数据的特征生成时面临两个挑战：一是有效构建高阶特征组合需要深厚且广泛的领域专业知识；二是随着特征组合阶数的增加，搜索空间呈指数级增长，导致巨大的人工成本。数据中心人工智能（DCAI）范式的进步为自动化特征生成过程开辟了新途径。受此启发，本文重新审视了传统的特征生成工作流程，并提出了多智能体特征生成（MAFG）框架。具体来说，在迭代探索阶段，多个智能体将协同构建数学变换方程，合成并识别具有高信息量的特征组合，并利用强化学习机制来进化其策略。在完成探索阶段后，MAFG集成了大型语言模型（LLM）来解释性地评估每个显著模型性能突破所生成的特征。实验结果和案例研究一致表明，MAFG框架有效地自动化了特征生成过程，并显著增强了各种下游科学数据挖掘任务。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决科学数据特征生成过程中对领域知识的过度依赖以及高阶特征组合搜索空间爆炸的问题。现有方法需要大量人工干预，且难以有效探索高阶特征组合，导致下游机器学习模型性能受限。

核心思路：论文的核心思路是利用多智能体系统模拟领域专家进行特征生成，并通过强化学习优化智能体的策略，从而在无需大量人工干预的情况下，自动探索并生成有效的特征组合。这种方法旨在降低对领域知识的依赖，并提高特征生成的效率和效果。

技术框架：MAFG框架包含两个主要阶段：迭代探索阶段和特征评估阶段。在迭代探索阶段，多个智能体协同构建数学变换方程，生成新的特征组合，并利用强化学习机制不断优化其特征生成策略。在特征评估阶段，MAFG集成了大型语言模型（LLM）来解释性地评估生成的特征，并识别对模型性能提升有显著贡献的特征。

关键创新：该论文的关键创新在于将多智能体系统和强化学习相结合，用于自动化特征生成。与传统方法相比，MAFG无需人工定义特征工程规则，而是通过智能体自主探索和学习，从而能够更有效地发现有价值的特征组合。此外，集成LLM进行特征评估也增强了模型的可解释性。

关键设计：在迭代探索阶段，每个智能体维护一个特征生成策略，该策略决定了智能体如何选择原始特征和数学运算符来构建新的特征组合。强化学习算法用于优化智能体的策略，目标是最大化下游机器学习模型的性能。具体来说，智能体根据其生成的特征对模型性能的贡献获得奖励，并利用该奖励更新其策略。论文中未明确说明具体的强化学习算法和网络结构等技术细节，这部分内容未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，MAFG框架在多个科学数据集上显著提升了下游机器学习模型的性能。具体来说，与传统特征生成方法相比，MAFG在多个数据集上取得了更高的预测精度，并且能够自动发现有价值的特征组合。案例研究表明，MAFG生成的特征具有一定的可解释性，能够帮助领域专家理解数据背后的规律。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于科学数据挖掘领域，例如材料科学、生物信息学、化学信息学等。通过自动化特征生成，可以降低领域专家在数据预处理方面的工作量，并提升下游机器学习模型的预测精度，从而加速科学发现和知识创造。未来，该方法有望扩展到其他类型的表格数据，并与其他数据增强技术相结合。

📄 摘要（原文）

Feature generation (FG) aims to enhance the prediction potential of original data by constructing high-order feature combinations and removing redundant features. It is a key preprocessing step for tabular scientific data to improve downstream machine-learning model performance. Traditional methods face the following two challenges when dealing with the feature generation of scientific data: First, the effective construction of high-order feature combinations in scientific data necessitates profound and extensive domain-specific expertise. Secondly, as the order of feature combinations increases, the search space expands exponentially, imposing prohibitive human labor consumption. Advancements in the Data-Centric Artificial Intelligence (DCAI) paradigm have opened novel avenues for automating feature generation processes. Inspired by that, this paper revisits the conventional feature generation workflow and proposes the Multi-agent Feature Generation (MAFG) framework. Specifically, in the iterative exploration stage, multi-agents will construct mathematical transformation equations collaboratively, synthesize and identify feature combinations ex-hibiting high information content, and leverage a reinforcement learning mechanism to evolve their strategies. Upon completing the exploration phase, MAFG integrates the large language models (LLMs) to interpreta-tively evaluate the generated features of each significant model performance breakthrough. Experimental results and case studies consistently demonstrate that the MAFG framework effectively automates the feature generation process and significantly enhances various downstream scientific data mining tasks.