1. Introduction이 논문에서는 LLM이 지도학습에서 feature selection을 수행할 수 있음을 보여준다. Training set의 변수들과 target 변수의 의미를 LLM이 어느 정도 알고 있다는 전제 하에, LLM에게 어떤 프롬프트를 제공해야 예측에 가장 유용한 특징들을 효과적으로 고르는 지 탐구한다. 이 논문에선 LLM을 활용한 feature selection에 있어서 세가지 접근법을 제안한다. (i) LLM이 생성한 중요도 점수가 가장 높은 특징들을 선택하는 방법,(ii) LLM이 생성한 중요도 순위에 따라 특징을 선택하는 방법,(iii) LLM과의 대화 형식으로 특징을 순차적으로 선택하는 방법. 전체 데이터를 확인하지 않고 feature selection을 진행하면, sele..
