特征工程数据处理标准
在大模型训练中，特征工程是决定模型性能的关键环节。本文档旨在建立统一的数据处理标准，确保特征提取的一致性和可复现性。
数据预处理流程
- 缺失值处理
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('dataset.csv')
# 数值型特征用中位数填充
numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
df[numeric_cols] = df[numeric_cols].fillna(df[numeric_cols].median())
# 分类型特征用众数填充
categorical_cols = df.select_dtypes(include=['object']).columns
for col in categorical_cols:
df[col] = df[col].fillna(df[col].mode()[0])
- 异常值检测与处理
from scipy import stats
# 使用Z-score方法识别异常值
z_scores = np.abs(stats.zscore(df[numeric_cols]))
outliers = np.where(z_scores > 3)
# 可选择删除或替换异常值
- 特征缩放标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
# 标准化处理
scaler = StandardScaler()
df_scaled = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df[numeric_cols]), columns=numeric_cols)
特征工程规范
- 所有操作需记录在可复现的代码中
- 严格遵守数据隐私保护原则
- 特征命名应具有描述性，避免使用敏感信息
该标准适用于社区内所有大模型训练项目的数据处理环节。
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