特征工程中的数据转换技巧
在大模型训练中，特征工程是决定模型性能的关键环节。本文将分享几种实用的数据转换技巧，帮助提升特征质量。
1. 标准化与归一化对比
标准化（Standardization）适用于特征分布接近正态分布的情况：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_standardized = scaler.fit_transform(X)
归一化（Normalization）更适合特征值范围差异较大的场景：
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
X_normalized = scaler.fit_transform(X)
2. 分箱转换技巧
等频分箱能有效处理异常值：
import pandas as pd
X_binned = pd.qcut(X, q=10, labels=False, duplicates='drop')
3. 编码策略对比
对于高基数分类特征，Target Encoding比One-Hot更高效：
from category_encoders import TargetEncoder
encoder = TargetEncoder()
X_encoded = encoder.fit_transform(X, y)
这些技巧在实际数据处理中可显著提升模型训练效率与稳定性。
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