特征工程数据预处理技巧

特征工程数据预处理技巧

在大模型训练中，高质量的特征工程是决定模型性能的关键因素。本文将分享几个实用的数据预处理技巧，帮助数据科学家提升特征质量。

1. 异常值检测与处理

异常值会严重影响模型训练效果，推荐使用IQR（四分位距）方法进行检测：

import numpy as np
import pandas as pd

def remove_outliers_iqr(df, column):
    Q1 = df[column].quantile(0.25)
    Q3 = df[column].quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
    return df[(df[column] >= lower_bound) & (df[column] <= upper_bound)]

2. 缺失值处理策略

对于缺失数据，建议根据数据类型选择合适方法：

• 数值型：使用中位数填充或模型预测
• 分类型：使用众数填充或创建新类别

# 数值型填充示例
numeric_columns = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
for col in numeric_columns:
    df[col].fillna(df[col].median(), inplace=True)

3. 特征缩放标准化

为确保各特征在同一量级，使用StandardScaler：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

这些预处理步骤可显著提升大模型训练效率和准确性。