特征工程数据预处理流程踩坑记录
作为一名在大模型训练中摸爬滚打的数据科学家，今天想分享一下我在特征工程预处理环节踩过的几个坑。最近在处理一个文本分类任务时，发现直接使用原始数据进行特征提取效果很差，经过反复调试终于找到了有效的预处理流程。
核心预处理步骤
第一步：缺失值处理
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('data.csv')
# 检查缺失值
print(df.isnull().sum())
# 对数值型特征用中位数填充，分类特征用众数填充
numeric_features = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
categorical_features = df.select_dtypes(include=['object']).columns
for col in numeric_features:
df[col].fillna(df[col].median(), inplace=True)
for col in categorical_features:
df[col].fillna(df[col].mode()[0], inplace=True)
第二步：异常值检测与处理 使用IQR方法识别异常值，避免极端值影响模型性能。
第三步：特征编码 对于分类变量，采用LabelEncoder或OneHotEncoder进行编码。
常见陷阱提醒
- 不要盲目删除缺失值过多的特征，有时候缺失本身也是一种信息
- 特征缩放要统一使用训练集统计量，避免数据泄露
这个流程在多个项目中都验证有效，欢迎在评论区分享你们的预处理经验！
讨论