多源数据融合过程中的特征对齐问题
在大模型训练过程中，多源数据融合是提升模型泛化能力的关键环节。然而，不同数据源之间的特征对齐问题常常成为瓶颈。
常见问题场景
- 不同业务系统的字段命名规范不统一
- 时间戳格式差异
- 数值范围和精度不一致
- 编码方式不同（如UTF-8 vs GBK）
解决方案与代码示例
1. 字段标准化对齐
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 假设我们有三个数据源
source1 = pd.DataFrame({'user_id': [1,2,3], 'age': [25,30,35], 'income': [50000,60000,70000]})
source2 = pd.DataFrame({'user_id': [1,2,3], 'age': [25,30,35], 'salary': [50000,60000,70000]})
# 统一字段名
source2.rename(columns={'salary': 'income'}, inplace=True)
2. 时间格式统一
# 处理时间字段
def standardize_date(date_str):
try:
return pd.to_datetime(date_str, format='%Y-%m-%d')
except:
return pd.to_datetime(date_str, infer_datetime_format=True)
3. 数值标准化
# 对数值特征进行标准化处理
scaler = StandardScaler()
source1[['age', 'income']] = scaler.fit_transform(source1[['age', 'income']])
通过以上步骤，可以有效解决多源数据融合中的特征对齐问题，提升数据质量。建议建立统一的数据字典和转换规则，形成可复用的特征工程流程。
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