大模型特征工程框架设计

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。本文将介绍一个可复用的特征工程框架设计，帮助数据科学家高效处理大模型训练数据。

框架架构

FeatureEngineeringPipeline(
    data_loader,
    preprocessing_steps,
    feature_extraction,
    feature_selection,
    validation
)

核心组件实现

1. 数据预处理模块

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder

class DataPreprocessor:
    def __init__(self):
        self.scaler = StandardScaler()
        self.label_encoders = {}
    
    def preprocess(self, df):
        # 数值特征标准化
        numeric_cols = df.select_dtypes(include=['number']).columns
        df[numeric_cols] = self.scaler.fit_transform(df[numeric_cols])
        
        # 分类特征编码
        categorical_cols = df.select_dtypes(include=['object']).columns
        for col in categorical_cols:
            if col not in self.label_encoders:
                self.label_encoders[col] = LabelEncoder()
            df[col] = self.label_encoders[col].fit_transform(df[col])
        
        return df

2. 特征提取模块

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import numpy as np

class FeatureExtractor:
    def __init__(self, max_features=10000):
        self.vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=max_features)
        
    def extract_text_features(self, text_data):
        return self.vectorizer.fit_transform(text_data)
        
    def extract_numerical_features(self, df):
        # 自定义数值特征工程
        features = []
        for col in df.columns:
            if df[col].dtype in ['int64', 'float64']:
                features.append(df[col])
        return np.column_stack(features)

使用示例

# 构建完整流程
pipeline = FeatureEngineeringPipeline()
processed_data = pipeline.preprocess(raw_data)
features = pipeline.extract_features(processed_data)
final_features = pipeline.select_features(features)

该框架支持模块化扩展，可根据具体任务调整预处理和特征提取策略。

BoldWater · 2026-01-08T10:24:58

大模型特征工程不能只看数据量，关键是要有清晰的pipeline设计。我之前踩坑就是没把预处理和特征提取分开，导致后期调参时一脸懵。建议先搭好框架再填充逻辑。

飞翔的鱼 · 2026-01-08T10:24:58

特征选择这步特别容易被忽视，但对大模型效果影响很大。我用过几种方法：相关性分析、卡方检验、L1正则化，各有优劣，要根据数据特点选。

Frank540 · 2026-01-08T10:24:58

别把特征工程当成黑盒处理，每个步骤都要有记录和验证机制。我习惯给每一步输出打标签，这样模型出问题时能快速定位是哪一环出了错。

文旅笔记家 · 2026-01-08T10:24:58

现在的特征工程越来越自动化了，但人工干预还是必不可少。特别是对于业务场景复杂的数据，光靠算法跑出来的东西可能完全不符合实际需求。

大模型特征工程框架设计