在大模型训练中，特征提取算法的计算效率直接影响模型训练速度和资源消耗。本文分享几种实用的优化策略。
1. 特征选择与降维
对于高维特征，优先使用方差阈值过滤：
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
selector = VarianceThreshold(threshold=0.01)
X_filtered = selector.fit_transform(X)
2. 并行化处理
利用多进程加速特征提取：
from multiprocessing import Pool
import numpy as np
def extract_features_chunk(chunk):
# 特征提取逻辑
return processed_chunk
with Pool(processes=4) as pool:
results = pool.map(extract_features_chunk, data_chunks)
3. 内存优化
使用生成器避免一次性加载大量数据：
def feature_generator(data):
for row in data:
yield extract_features(row)
# 按需处理，减少内存占用
for features in feature_generator(large_dataset):
process(features)
4. 算法调优
针对特定场景选择合适算法：
- 高维稀疏数据：使用L1正则化特征选择
- 图像特征：采用预训练CNN提取
- 文本特征：使用TF-IDF或BERT嵌入
通过以上方法，可将特征提取效率提升30-50%。
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