特征工程中的数据处理规范
在大模型训练过程中，特征工程是决定模型性能的关键环节。本文将分享一些实用的数据处理规范和最佳实践。
数据清洗标准化流程
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder
# 1. 处理缺失值
# 使用中位数填充数值型特征
numeric_features = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
for col in numeric_features:
if df[col].isnull().sum() > 0:
df[col].fillna(df[col].median(), inplace=True)
# 2. 异常值检测与处理
# 使用IQR方法识别异常值
Q1 = df[numeric_features].quantile(0.25)
Q3 = df[numeric_features].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
# 将异常值替换为边界值
for col in numeric_features:
df[col] = np.clip(df[col], lower_bound[col], upper_bound[col])
# 3. 特征编码规范
# 对分类变量进行标签编码
categorical_features = df.select_dtypes(include=['object']).columns
label_encoders = {}
for col in categorical_features:
le = LabelEncoder()
df[col] = le.fit_transform(df[col].astype(str))
label_encoders[col] = le
数据标准化处理
# 标准化数值特征
scaler = StandardScaler()
numeric_features = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
scaled_features = scaler.fit_transform(df[numeric_features])
df[numeric_features] = scaled_features
关键规范要点
- 数据一致性检查：确保特征格式统一，避免混杂的数值和字符串类型
- 可复现性：所有随机操作需设置固定种子
- 数据隔离：训练集、验证集、测试集应独立处理，避免数据泄露
- 版本控制：记录每一步数据处理操作，便于回溯
遵循以上规范能有效提升特征质量，为大模型训练奠定坚实基础。
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