在大模型训练中，特征工程数据预处理是决定模型性能的关键环节。本文将对比几种主流的数据预处理方法，并提供可复现的代码示例。
数据标准化 vs 归一化
标准化（Standardization）使用均值和标准差进行变换：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
归一化（Normalization）将数据缩放到0-1区间：
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
X_normalized = scaler.fit_transform(X)
缺失值处理策略
对于缺失值，我们可以采用均值填充、中位数填充或插值法：
import pandas as pd
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
X_imputed = imputer.fit_transform(X)
文本特征预处理
在自然语言处理中，文本预处理包括分词、去除停用词等：
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
stop_words = set(stopwords.words('english'))
tokens = word_tokenize(text)
filtered_tokens = [w for w in tokens if not w.lower() in stop_words]
选择合适的预处理方法对大模型训练效果至关重要，建议根据数据分布特征和任务需求进行对比实验。
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