特征提取算法调优策略

特征提取算法调优策略踩坑记录

最近在大模型训练中遇到特征提取效果不理想的问题，经过一周的调优终于找到突破口。分享一下踩坑心得。

问题背景

使用TF-IDF+PCA降维的方式进行特征提取，但下游任务准确率始终无法提升。通过社区交流发现，可能是特征提取策略过于简单。

调优步骤

1. 文本预处理优化：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import re

def preprocess_text(text):
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', text)
    text = text.lower()
    return text

vectorizer = TfidfVectorizer(
    max_features=10000,
    min_df=2,
    max_df=0.8,
    ngram_range=(1,3)  # 增加ngram范围
)

2. 特征选择策略：

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2

# 尝试不同统计量
selector = SelectKBest(chi2, k=5000)
# 或者使用互信息
from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif
selector = SelectKBest(mutual_info_classif, k=5000)

3. 集成方法： 将TF-IDF、Word2Vec和BERT特征进行加权融合，效果显著提升。

关键经验

• 特征提取需要结合具体任务，不能一刀切
• 数据清洗比算法调优更重要
• 建议使用交叉验证评估特征工程效果

#数据科学家 #特征工程 #大模型训练