Autoresearch · 自动发现数值特征

来源:docs.typesafe.ai/cookbooks/autoresearch_feature_discovery 抓取时间:2026-09-20

模式

# 1. Jev 提议特征
resp = client.system_one(state=raw_data, questions={
    "good_feature": Noul("Is 'customer_sentiment_last_30_days' a useful feature for churn prediction?")
})

# 2. 把文本特征转成数值(用 LLM)
features[feat_name] = llm_to_numeric(raw_data[feat_name])

# 3. 用模型错误迭代
regressor.fit(features, labels)
# 用 error 找下一个该加的特征

何时用

• 没有结构化特征,需要从文本/对话里挖掘
• 经典 ML pipeline 的 feature engineering 阶段
• 想要”零样本特征提议”再人工筛选