特征工程中的特征稳定性评估

特征工程中的特征稳定性评估

在大模型训练过程中，特征稳定性是决定模型泛化能力的关键因素。本文将介绍如何通过量化方法评估特征在不同数据分布下的稳定性。

稳定性评估指标

我们采用以下三个核心指标来评估特征稳定性：

1. 特征分布差异：使用Kolmogorov-Smirnov检验比较训练集与验证集的特征分布
2. 特征相关性变化：计算特征与目标变量在不同数据集上的相关系数差异
3. 特征重要性波动：通过模型训练评估特征重要性的变化幅度

可复现代码示例

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

def stability_assessment(X_train, X_val, y_train, y_val):
    # 1. 分布差异检验
    ks_scores = []
    for col in X_train.columns:
        if X_train[col].dtype != 'object':
            ks_stat, _ = stats.ks_2samp(X_train[col], X_val[col])
            ks_scores.append(ks_stat)
    
    # 2. 相关性稳定性
    train_corr = np.corrcoef(X_train.T, y_train)[0, 1:]
    val_corr = np.corrcoef(X_val.T, y_val)[0, 1:]
    corr_diff = np.abs(train_corr - val_corr)
    
    # 3. 特征重要性
    rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
    rf.fit(X_train, y_train)
    importances = rf.feature_importances_
    
    return {
        'ks_scores': ks_scores,
        'corr_diff': corr_diff,
        'feature_importance': importances
    }

通过该方法，可以有效识别出在不同数据分布下表现不稳定的特征，为后续的特征选择和工程提供依据。