在大模型训练中，特征交互项的提取是提升模型性能的关键环节。本文将对比几种主流的特征交互提取方法，并提供可复现的实现步骤。
方法对比
1. 手动特征交叉
这是最基础的方法，通过直接组合两个或多个特征来创建新特征。例如：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'age': [25, 30, 35], 'income': [50000, 60000, 70000]})
df['age_income'] = df['age'] * df['income']
2. 使用sklearn的PolynomialFeatures
该方法可以自动生成多项式特征，包括交互项：
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
import numpy as np
X = np.array([[0, 1], [1, 2], [2, 3]])
poly = PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=True)
X_poly = poly.fit_transform(X)
3. 使用Featuretools
适合复杂的数据集，可以自动发现特征间的关系：
import featuretools as ft
# 创建实体和关系
es = ft.EntitySet(id='customer_data')
es.entity_from_dataframe(entity_id='customers', dataframe=df, index='customer_id')
# 自动生成交互特征
feature_matrix, feature_defs = ft.dfs(entityset=es, target_entity='customers')
实践建议
- 对于数值型特征，优先使用乘积交互
- 对于类别型特征，考虑使用one-hot编码后进行交叉
- 注意避免过拟合，可结合特征重要性筛选
以上方法可根据数据特点灵活选择，建议在验证集上评估不同交互项的效果。
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