特征工程中的数据采样

在大模型训练中，特征工程的数据采样是提升模型性能的关键环节。本文将探讨几种常用的采样策略及其在实际应用中的注意事项。

采样策略概述

1. 随机采样

这是最基础的采样方法，适用于数据分布相对均匀的情况。通过随机选择样本可以避免人为偏见，但在处理不平衡数据集时效果有限。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

df = pd.read_csv('data.csv')
train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)

2. 分层采样

针对分类问题，分层采样能确保训练集和测试集中各类别比例一致。这对于保持模型泛化能力至关重要。

from sklearn.model_selection import train_test_split

train_df, test_df = train_test_split(
    df, 
    test_size=0.2, 
    stratify=df['target'], 
    random_state=42
)

实际应用建议

在大模型训练中，我们通常采用混合采样策略：先进行分层采样保证数据平衡，再结合随机采样优化样本多样性。同时需要注意数据清洗后进行采样，避免引入噪声数据。

注意事项

• 确保采样过程可复现，设置固定随机种子
• 避免在特征工程前进行采样，影响后续处理
• 采样后的数据集需验证其统计特性是否符合预期