特征工程中的特征交互分析方法

特征工程中的特征交互分析方法踩坑记录

在大模型训练过程中，特征交互分析是提升模型性能的关键环节。最近在处理一个推荐系统项目时，我尝试了多种特征交互方法，踩了不少坑，分享一下经验。

基础交互方法

首先从最基础的乘积交互开始：

import pandas as pd
import numpy as np

def basic_interaction(df, col1, col2):
    return df[col1] * df[col2]

# 示例使用
interaction_df = df.copy()
interaction_df['user_item_interaction'] = basic_interaction(df, 'user_id', 'item_id')

高级交互技巧

但简单乘积往往效果不佳，尝试了以下方法：

1. 分箱交互：将连续特征离散化后进行交互
2. 交叉特征编码：使用LabelEncoder对组合特征编码
3. 多项式特征：生成二次项特征

踩坑记录

在实际应用中遇到以下问题：

• 未处理缺失值导致的NaN传播
• 特征缩放不一致导致权重失衡
• 内存溢出，需要分批处理大数据集

推荐做法

1. 使用sklearn.preprocessing进行标准化
2. 采用category_encoders库进行编码
3. 注意特征维度爆炸问题，及时筛选重要交互

这些方法在实际项目中效果显著，建议大家在特征工程阶段多尝试不同交互方式。