特征工程中的特征构造方法论
在大模型训练过程中，特征构造是决定模型性能的关键环节。本文将分享一些实用的特征构造方法论，帮助数据科学家构建更有效的特征集。
1. 数值特征构造
数值特征是最基础的特征类型。我们可以通过以下方式构造新特征：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 基础运算特征
df['A_plus_B'] = df['A'] + df['B']
df['A_times_B'] = df['A'] * df['B']
df['A_div_B'] = df['A'] / (df['B'] + 1e-8) # 避免除零
# 统计特征
df['A_mean'] = df['A'].mean()
df['A_std'] = df['A'].std()
df['A_scaled'] = (df['A'] - df['A'].mean()) / (df['A'].std() + 1e-8)
2. 分类特征构造
分类特征需要进行编码转换：
# 使用独热编码
df_encoded = pd.get_dummies(df, columns=['category_col'], prefix='cat')
# 使用标签编码
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
df['label_encoded'] = le.fit_transform(df['category_col'])
3. 时间特征构造
时间序列数据的特征构造需要特别注意：
# 假设date_col是datetime类型
df['year'] = df['date_col'].dt.year
df['month'] = df['date_col'].dt.month
df['day_of_week'] = df['date_col'].dt.dayofweek
df['is_weekend'] = df['day_of_week'].isin([5, 6]).astype(int)
4. 特征交互
特征交互能捕获变量间的复杂关系：
# 乘积交互
df['A_B_interaction'] = df['A'] * df['B']
# 多维交互
df['A_B_C_interaction'] = df['A'] * df['B'] * df['C']
实践建议
- 特征构造后要进行验证，确保不会引入噪声
- 注意处理缺失值和异常值
- 选择合适的特征构造方法，避免过拟合
- 对于大模型训练，建议使用特征重要性分析来筛选有效特征
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