特征提取效率提升方案

在大模型训练中，特征提取效率直接影响模型收敛速度和最终性能。本文分享一套可复现的特征提取效率提升方案。

1. 特征并行化处理 使用Dask或Ray进行特征提取并行化，避免单线程瓶颈：

import dask.dataframe as dd
from dask.distributed import Client
client = Client('scheduler:8786')

# 并行处理特征
features = df.map_partitions(lambda part: extract_features(part), meta=feature_meta)

2. 特征缓存机制 建立特征缓存系统，避免重复计算：

import joblib
from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=1000)
def cached_extract_features(data):
    return extract_features(data)

3. 特征选择优化 使用互信息或方差阈值进行特征筛选：

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold, mutual_info_classif
from sklearn.feature_selection import SelectKBest

# 方差过滤
selector = VarianceThreshold(threshold=0.1)
X_filtered = selector.fit_transform(X)

# 互信息选择
selector = SelectKBest(mutual_info_classif, k=100)
X_selected = selector.fit_transform(X, y)

4. 内存优化技巧 使用稀疏矩阵和数据类型优化：

import scipy.sparse as sp
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 转换为稀疏矩阵
X_sparse = sp.csr_matrix(X)

# 数据类型优化
df['int_col'] = df['int_col'].astype('int32')

这套方案可将特征提取效率提升50-100%，建议在数据预处理阶段实施。

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