特征提取效率优化策略
在大模型训练中，特征提取是数据工程的核心环节。本文分享几种提升特征提取效率的实战策略。
1. 批处理优化
对于大规模数据集，避免逐条处理特征，应使用批量处理：
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
def batch_extract_features(df, text_column, batch_size=1000):
features = []
for i in range(0, len(df), batch_size):
batch = df.iloc[i:i+batch_size]
# 批量特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000)
batch_features = vectorizer.fit_transform(batch[text_column])
features.append(batch_features)
return vstack(features)
2. 并行计算加速
利用多核CPU并行处理：
from multiprocessing import Pool
import numpy as np
def parallel_feature_extraction(data_chunk):
# 特征提取逻辑
return extracted_features
# 分割数据并并行处理
chunks = np.array_split(data, 4)
with Pool(4) as pool:
results = pool.map(parallel_feature_extraction, chunks)
3. 内存优化
使用生成器避免内存溢出：
# 使用生成器逐个处理数据
def feature_generator(data):
for row in data:
yield extract_features(row)
# 处理大数据集
for features in feature_generator(large_dataset):
process(features)
这些策略可显著提升特征提取效率，建议根据数据规模选择合适的优化方案。
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