在大模型训练中，特征工程的工程化实践已成为决定模型性能的关键因素。本文将从数据预处理、特征构造到特征选择的全流程进行对比评测。
1. 数据预处理阶段 与传统机器学习相比，大模型对数据质量要求更高。我们推荐使用以下步骤：
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
df = pd.read_csv('dataset.csv')
# 处理缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
# 标准化数值特征
scaler = StandardScaler()
df[['numeric_col']] = scaler.fit_transform(df[['numeric_col']])
2. 特征构造对比 大模型更擅长处理高维稀疏特征。通过特征交叉和多项式组合，可以显著提升效果：
# 使用sklearn进行特征组合
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
poly = PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=True)
X_poly = poly.fit_transform(X)
3. 特征选择策略 采用互信息和卡方检验相结合的方法，筛选出对目标变量最有贡献的特征：
from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif
mi_scores = mutual_info_classif(X, y)
selected_features = [i for i, score in enumerate(mi_scores) if score > threshold]
工程化实践中，建议建立特征管道（Feature Pipeline），实现自动化处理流程。
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