特征工程中的特征衍生技巧
在大模型训练过程中，特征衍生是提升模型性能的关键环节。本文将分享几种实用的特征衍生方法，帮助数据科学家构建更有效的特征集。
1. 数学变换特征
通过数学函数对原始特征进行变换，可以挖掘隐藏的非线性关系：
import numpy as np
import pandas as pd
df['log_feature'] = np.log1p(df['feature']) # 对数变换
df['sqrt_feature'] = np.sqrt(df['feature']) # 平方根变换
df['square_feature'] = df['feature'] ** 2 # 平方变换
2. 交互特征构建
组合多个特征生成新的交互项：
# 乘积交互
df['interaction'] = df['feature1'] * df['feature2']
# 比率交互
df['ratio'] = df['feature1'] / (df['feature2'] + 1e-8)
# 差值交互
df['diff'] = df['feature1'] - df['feature2']
3. 分箱特征衍生
将连续变量离散化，提取分位数信息：
from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer
# 等宽分箱
kbins = KBinsDiscretizer(n_bins=10, encode='ordinal')
df['binned_feature'] = kbins.fit_transform(df[['feature']])
# 分位数分箱
quantile_binning = pd.qcut(df['feature'], q=5, labels=False, duplicates='drop')
df['quantile_feature'] = quantile_binning
4. 时间序列特征
对于时间相关数据，构建滞后、移动平均等特征：
# 滞后特征
for lag in [1, 2, 3]:
df[f'lag_{lag}'] = df['target'].shift(lag)
# 移动平均
df['rolling_mean'] = df['target'].rolling(window=5).mean()
实践建议
- 在特征衍生前进行数据分布分析
- 避免过拟合，对衍生特征进行交叉验证
- 保持特征的可解释性
- 合理选择特征衍生方法，避免信息冗余
这些技巧在大模型训练中能有效提升特征表达能力，为模型性能优化提供有力支撑。
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