在大模型训练中，特征工程的数据分布变换是提升模型性能的关键环节。本文将分享几种常用的分布变换方法及其在实际项目中的应用。
1. 对数变换(Log Transform) 当数据呈现右偏分布时，对数变换能有效减少偏度。Python代码示例：
import numpy as np
from scipy import stats
# 原始数据
x = np.random.exponential(2, 1000)
# 对数变换
x_log = np.log(x + 1) # 加1避免log(0)
2. Box-Cox变换 这是一种更通用的幂变换方法，能自动寻找最优变换参数：
from scipy.stats import boxcox
# 自动寻找最佳lambda参数
x_boxcox, lambda_ = boxcox(x + 1) # 加1处理非正数
print(f'最优lambda: {lambda_}')
3. 分位数变换(Quantile Transform) 将数据映射到均匀分布或正态分布：
from sklearn.preprocessing import QuantileTransformer
transformer = QuantileTransformer(n_quantiles=100, random_state=0)
x_transformed = transformer.fit_transform(x.reshape(-1, 1))
这些方法在数据清洗和特征工程中具有重要价值，特别适用于大模型训练前的数据预处理阶段。建议根据数据分布特点选择合适的变换策略。
讨论