在大模型训练中，特征工程调优是决定模型性能的关键环节。本文将深入探讨特征工程中的参数设置技巧，并提供可复现的调优方法。
特征选择参数设置 在特征选择阶段，常用的参数包括：
max_features：控制最大特征数量threshold：相关性阈值k：保留特征个数
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
# 方差过滤
selector = VarianceThreshold(threshold=0.1)
# 单变量特征选择
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=100)
特征缩放参数优化 标准化参数：
with_mean和with_std控制是否中心化copy控制是否复制数据
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler(with_mean=True, with_std=True, copy=True)
特征组合参数调优 对于多项式特征生成：
degree：多项式度数interaction_only：是否只生成交互项
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
poly = PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=True, include_bias=False)
建议通过网格搜索结合交叉验证来确定最优参数，确保模型泛化能力。
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