特征工程工具包使用经验总结

特征工程工具包使用经验总结

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。本文分享一些实用的特征工程工具包使用经验，帮助数据科学家提升工作效率。

1. 使用 pandas-profiling 进行快速数据洞察

import pandas as pd
from pandas_profiling import ProfileReport

df = pd.read_csv('dataset.csv')
profile = ProfileReport(df, title='Data Overview')
profile.to_file('data_overview.html')

这个工具能快速生成完整的数据报告，包括缺失值分析、分布图等。

2. scikit-learn 特征选择技巧

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 选择最佳特征
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=10)
X_selected = selector.fit_transform(X_scaled, y)

3. 自定义特征构建函数

import numpy as np

def create_features(df):
    df['ratio'] = df['feature1'] / (df['feature2'] + 1e-8)
    df['log_feature'] = np.log1p(df['feature3'])
    df['interaction'] = df['feature1'] * df['feature4']
    return df

这些工具组合使用，能有效提升数据质量，为大模型训练奠定良好基础。