研究：面向表格机器学习的智能体搜索空间
原文标题：Agentic Search Spaces for Tabular Machine Learning
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论文探索 LLM 智能体能否为既有表格模型设计扩展的 HPO 搜索空间。将模型表示为模块化流水线，由智能体为各模块提出候选实现，再用经典 HPO 联合优化。在 45 个数据集上几乎所有模型家族性能提升，平均相对增益 0.6%，中小回归数据集达 2.0%，且在 TabArena 基准上提升多个模型家族的 Elo 分数。
- 问题
- LLM智能体对表格机器学习的实际价值未被充分探索。
- 方法
- 把表格模型表示为模块化流水线，由智能体为各模块提出候选实现，再用经典HPO联合优化。
- 结果
- 45个数据集上几乎所有模型家族提升，平均相对增益0.6%，中小回归数据集达2.0%；TabArena上五个模型家族中四个Elo提升。
- 影响
- 表格任务无需换模型，用智能体扩展搜索空间即可在同预算下白拿性能提升。
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