特征工程中数据预处理最佳实践
在大模型训练过程中，高质量的特征工程是决定模型性能的关键因素。本文将分享一些在实际项目中验证有效的数据预处理最佳实践。
1. 缺失值处理
缺失值是数据清洗中的常见问题。对于数值型特征，可以使用均值、中位数或众数填充：
import pandas as pd
import numpy as np
# 均值填充
df['numeric_col'].fillna(df['numeric_col'].mean(), inplace=True)
# 中位数填充
median_value = df['numeric_col'].median()
df['numeric_col'].fillna(median_value, inplace=True)
2. 异常值检测与处理
使用IQR方法识别异常值：
Q1 = df['numeric_col'].quantile(0.25)
Q3 = df['numeric_col'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
# 剪裁异常值
df['numeric_col'] = df['numeric_col'].clip(lower=lower_bound, upper=upper_bound)
3. 数据标准化与归一化
根据模型需求选择合适的缩放方法：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
# Z-score标准化
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df[['numeric_col']])
# Min-Max归一化
minmax_scaler = MinMaxScaler()
df_normalized = minmax_scaler.fit_transform(df[['numeric_col']])
4. 分类变量编码
针对大模型，建议使用目标编码或频率编码：
# 目标编码示例
target_mean = df.groupby('category_col')['target'].mean()
df['encoded_col'] = df['category_col'].map(target_mean)
这些预处理步骤应根据具体数据集和模型特点进行调整，建议在生产环境中建立可复现的预处理流水线。
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