在大模型训练中，非线性关系建模是特征工程的核心环节。本文将分享几种实用的非线性关系建模技巧。
1. 多项式特征组合
对于存在乘积关系的特征，可以创建多项式特征：
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
import numpy as np
# 示例数据
X = np.array([[2, 3], [4, 5], [6, 7]])
# 创建二次多项式特征
poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False)
X_poly = poly.fit_transform(X)
print(X_poly)
2. 分段线性化
将连续变量分箱后进行建模：
from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer
# 将特征分箱为5个区间
kbins = KBinsDiscretizer(n_bins=5, encode='ordinal', strategy='quantile')
X_binned = kbins.fit_transform(X)
3. 样条回归
使用样条函数拟合非线性关系：
from sklearn.preprocessing import SplineTransformer
# 创建样条特征
spline = SplineTransformer(n_knots=4, degree=3, extrapolation='linear')
X_spline = spline.fit_transform(X)
4. 特征交互与交叉
通过特征交叉创建新的非线性组合：
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
# 包含交互项的多项式
poly = PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=True)
X_interaction = poly.fit_transform(X)
这些方法在实际应用中需结合具体数据分布特点选择，建议先在小样本上验证效果再推广到全量数据。
注意：使用前请确保数据预处理符合社区规则，避免隐私泄露。
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