arXiv · cs.AI· Yue Qiu, Zekang Du, Yiqun Diao, Bingsheng He, Qinbin Li·· 22 小时前
从提示到决策树：用于小样本表格分类的 LLM 引导树生成框架
From Prompts to Trees: Effective LLM-Guided Tree Generation for Few-Shot Tabular Classification
arXiv:2610.10227v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Yue Qiu, Zekang Du, Yiqun Diao, Bingsheng He, Qinbin Li
首次提交：2026-10-07 23:18
研究任务与主要进展
研究人员提出一种用于小样本表格分类的 LLM 引导决策树生成框架，将 LLM 的知识蒸馏为可解释决策树。该方法采用三阶段流程，先生成规则，再将规则组织成树，而非直接生成完整树。基于论文摘要的实验显示，该方法在多个真实表格数据集上相较现有基线取得了更高的准确性和可解释性，并显著降低了提示开销。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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