特征工程中的特征工程最佳实践
在大模型训练过程中，特征工程是决定模型性能的关键环节。本文将分享一些经过验证的特征工程最佳实践。
1. 特征选择与降维
对于高维特征数据，建议采用以下步骤进行处理：
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
from sklearn.decomposition import PCA
# 方差过滤
X_filtered = X.loc[:, X.var() > 0.01]
# 单变量特征选择
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=50)
X_selected = selector.fit_transform(X_filtered, y)
# 主成分分析降维
pca = PCA(n_components=0.95)
X_pca = pca.fit_transform(X_selected)
2. 特征构造技巧
针对文本特征，建议使用TF-IDF结合N-gram：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer(
ngram_range=(1, 3),
min_df=2,
max_features=10000
)
X_tfidf = vectorizer.fit_transform(texts)
3. 数据标准化与归一化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
# 标准化
scaler = StandardScaler()
X_standard = scaler.fit_transform(X)
# 最小-最大缩放
minmax_scaler = MinMaxScaler()
X_minmax = minmax_scaler.fit_transform(X)
4. 特征交互与组合
通过交叉特征增强模型表达能力：
import pandas as pd
# 创建交互特征
df['age_income_ratio'] = df['age'] / (df['income'] + 1)
df['age_income_product'] = df['age'] * df['income']
遵循这些实践，可以显著提升大模型训练效果。
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