La ingeniería de características automatizada ha sido durante años un campo de gran interés para quienes trabajan con datos tabulares, ya que la calidad de las variables predictoras impacta directamente en el rendimiento de los modelos. Los métodos tradicionales suelen apoyarse en transformaciones predefinidas dentro de espacios de búsqueda fijos, lo que limita su capacidad para incorporar conocimiento del dominio y adaptarse a contextos específicos. En este escenario, la combinación de grandes modelos de lenguaje con estrategias de optimización evolutiva abre una nueva vía: en lugar de aplicar recetas estáticas, un LLM puede actuar como un generador inteligente de transformaciones, evaluando cada propuesta mediante retroalimentación basada en datos y refinando iterativamente el conjunto de características. Este enfoque, que algunos denominan LLM-FE, concibe la ingeniería de características como un problema de búsqueda de programas, donde el modelo lingüístico propone nuevas funciones de transformación y el rendimiento empírico guía la evolución. Los resultados preliminares muestran mejoras significativas frente a líneas base clásicas, tanto en clasificación como en regresión, lo que sugiere que estamos ante una dirección prometedora para la inteligencia artificial aplicada a tablas.

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