文章主要内容总结：本文探讨了利用大型语言模型（LLMs）进行特征选择的潜力，并提出了一种名为LLM4FS的混合策略。主要内容包括：LLM性能评估：对比了DeepSeek-R1、GPT-o3mini和GPT-4.5在特征选择任务中的表现，发现DeepSeek-R1与GPT-4.5性能接近，且成本更低。混合策略LLM4FS：通过让LLM直接调用传统数据驱动方法（如随机森林、前向/后向选择等），结合LLM的语义推理能力和传统方法的统计可靠性，显著提升特征选择效果。实验验证：在四个公开数据集（Bank、Credit-G、Pima Indians Diabetes、Give Me Some Credit）上验证了LLM4FS的有效性，其性能优于纯LLM方法和传统方法。挑战与展望：指出LLM在隐私保护、稳定性及与结构化模型结合等方面的不足，并提出未来研究方向（如联邦学习、基础特征工程模型等）。创新点：混合策略设计：首次提出将LLM与传统数据驱动方法深度结合的框架，利用LLM的语义理解能力指导传统方法的应用，实现优势互补。成本与性能平衡：发现DeepSeek-R1在性能与成本上的显著优势（成本仅为GPT-4.5的1.5%），为实际应用提供了更经济的选择。方法论创新
