特征工程中的特征组合策略
在大模型训练中，特征组合是提升模型性能的关键步骤。本文将对比几种主流的特征组合策略，并提供可复现的实现方法。
1. 乘积组合（Product Combination）
这是最基础的特征组合方式，通过两个特征的乘积创建新特征：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'x1': [1,2,3], 'x2': [4,5,6]})
df['x1_x2'] = df['x1'] * df['x2']
2. 多项式组合（Polynomial Features）
使用sklearn的多项式特征生成器：
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
poly = PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=True)
X_poly = poly.fit_transform(df[['x1', 'x2']])
3. 交叉组合（Cross Features）
对于分类特征，创建组合特征：
# 假设有分类特征
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder()
X_encoded = encoder.fit_transform(df[['category']])
实验对比
在实际数据工程实践中，我们发现：
- 乘积组合适用于数值型特征，简单高效
- 多项式组合能捕捉高阶交互，但可能导致维度爆炸
- 交叉组合更适合分类特征，但需要处理稀疏性问题
建议根据数据分布和计算资源选择合适的组合策略。在大模型训练中，特征工程的优化往往能带来显著的性能提升。
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