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py-evoFE是一个开源的Python库，它利用遗传算法来自动化并优化表格机器学习数据集的特征工程，具备scikit-learn兼容性，并采用Polars提升性能。

本文介绍了Crafter，一种用于修正特征发现的智能体，通过组合搜索和LLM生成的特征来挖掘冻结黑盒预测器的残差，在六个数据集和骨干网络上实现了高达27%的错误率降低。

一位Kaggle Grandmaster正在提供一门免费课程，涵盖整个机器学习流程，包括EDA、决策树、梯度提升、特征工程、时间序列和竞赛策略。

这篇arXiv预印本挑战了“垃圾进，垃圾出”的经验法则，认为在高维表格数据中，激进的手动数据清洗可能会通过减少三角测量潜在驱动因素所需的维度，从而限制预测性能。