在大模型训练中，特征提取的精度直接影响模型性能。本文总结了几种有效的特征提取精度提升方法。
1. 特征编码优化 对于类别特征，传统的独热编码(One-Hot)容易导致维度灾难。建议使用目标编码(Target Encoding)或加权编码(Weighted Encoding)来降低维度同时保留信息。
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import TargetEncoder
target_encoder = TargetEncoder()
encoded_features = target_encoder.fit_transform(df[cat_cols], df[target_col])
2. 特征交叉与组合 通过特征交叉可以挖掘特征间的潜在关系。使用sklearn的PolynomialFeatures进行多项式特征生成。
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
poly = PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=True)
X_poly = poly.fit_transform(X)
3. 特征选择与降维 使用递归特征消除(RFE)或基于统计的特征选择方法，保留最有价值的特征。
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
rfe = RFE(LogisticRegression(), n_features_to_select=10)
X_selected = rfe.fit_transform(X, y)
4. 数据预处理增强 对数值特征进行标准化或归一化处理，确保不同量级的特征不会相互影响。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
这些方法在实际应用中需要根据具体数据集调整参数，建议通过交叉验证评估效果。
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