特征工程中的特征筛选方法论
在大模型训练中，特征筛选是提升模型性能、降低计算成本的关键环节。本文将系统介绍几种主流的特征筛选方法，并提供可复现的实践步骤。
1. 统计学方法
方差筛选法是最基础的方法，通过移除低方差特征来减少噪声：
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
import numpy as np
# 示例数据
X = np.random.rand(100, 10)
# 移除方差小于0.1的特征
selector = VarianceThreshold(threshold=0.1)
X_filtered = selector.fit_transform(X)
2. 相关性分析
皮尔逊相关系数可用于识别与目标变量高度相关的特征：
from scipy.stats import pearsonr
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'feature1': np.random.rand(100),
'feature2': np.random.rand(100),
'target': np.random.rand(100)})
# 计算相关性
corr, _ = pearsonr(data['feature1'], data['target'])
print(f'相关系数: {corr}')
3. 基于模型的特征重要性
使用树模型如随机森林进行特征重要性评估：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
import numpy as np
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, random_state=42)
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X, y)
# 获取特征重要性
importances = model.feature_importances_
print('特征重要性:', importances)
4. 递归特征消除(RFE)
通过逐步移除最不重要的特征来优化模型：
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 使用逻辑回归作为基础模型
estimator = LogisticRegression()
selector = RFE(estimator, n_features_to_select=5)
X_rfe = selector.fit_transform(X, y)
实践建议
- 优先使用统计学方法进行初步筛选
- 结合业务理解验证特征有效性
- 避免过度筛选导致信息丢失
在大模型训练中，合理的特征筛选能显著提升训练效率和泛化能力。
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