特征工程数据可视化分析

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。本文将深入探讨如何通过数据可视化技术来提升特征工程效率。

数据预处理与探索性分析

首先，我们加载并检查数据集的基本信息：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 加载数据
df = pd.read_csv('dataset.csv')

# 查看数据基本信息
print(df.info())
print(df.describe())

核心可视化技术

1. 分布可视化

# 数值特征分布
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8))
for i, col in enumerate(['feature1', 'feature2', 'feature3', 'feature4']):
    sns.histplot(df[col], kde=True, ax=axes[i//2, i%2])
    axes[i//2, i%2].set_title(f'{col} distribution')
plt.tight_layout()
plt.show()

2. 相关性分析

# 特征相关性热力图
plt.figure(figsize=(10, 8))
correlation_matrix = df.corr()
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', center=0)
plt.title('Feature Correlation Matrix')
plt.show()

3. 异常值检测

# 箱线图检测异常值
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8))
for i, col in enumerate(['feature1', 'feature2', 'feature3', 'feature4']):
    sns.boxplot(y=df[col], ax=axes[i//2, i%2])
    axes[i//2, i%2].set_title(f'{col} Box Plot')
plt.tight_layout()
plt.show()

通过上述可视化分析，我们可以有效识别数据质量、特征分布和潜在问题，为后续的特征工程提供数据支撑。