在大模型训练中，交叉特征提取是提升模型性能的重要手段。本文将分享几种实用的交叉特征提取方法。
1. 基础交叉特征构建
最简单的交叉特征可以通过直接组合两个特征实现：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'age': [25, 30, 35], 'income': [50000, 60000, 70000]})
df['age_income'] = df['age'] * df['income']
2. 多维交叉特征
对于多个特征，可以使用组合方式：
# 使用sklearn的PolynomialFeatures
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
poly = PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=True)
X_poly = poly.fit_transform(df[['age', 'income']])
3. 分桶交叉特征
将连续特征分桶后进行交叉：
# 年龄分桶
bins = [0, 30, 50, 100]
df['age_bucket'] = pd.cut(df['age'], bins=bins)
# 收入分桶
bins_income = [0, 50000, 70000, 100000]
df['income_bucket'] = pd.cut(df['income'], bins=bins_income)
# 构建交叉特征
df['age_income_cross'] = df['age_bucket'].astype(str) + '_' + df['income_bucket'].astype(str)
4. 实际应用建议
- 在构建交叉特征前，先进行数据清洗和异常值处理
- 使用统计方法评估交叉特征的预测能力
- 避免维度爆炸，合理选择交叉组合
这些方法在实际项目中可直接复用，有效提升模型表现。
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