特征提取中的数据过滤

特征提取中的数据过滤

在大模型训练过程中，数据过滤是特征工程的关键环节。不当的数据过滤可能导致模型性能下降甚至过拟合。

核心过滤策略

1. 异常值检测：使用IQR方法识别数值特征的异常值

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. 重复数据过滤：基于特征组合去重

# 基于多个字段组合去重
filtered_df = df.drop_duplicates(subset=['feature1', 'feature2', 'feature3'], keep='first')

实践建议

• 在特征提取前进行数据质量检查
• 建立过滤规则的可复现性文档
• 保留过滤前后的对比分析日志

数据清洗是大模型训练的基石，合理的数据过滤能显著提升模型效果。