特征工程中数据预处理的自动化实现

在大模型训练中，特征工程的预处理环节直接影响模型性能。本文将分享如何自动化实现数据预处理流程。

核心步骤：

1. 数据加载与基础检查
2. 缺失值处理
3. 异常值检测与处理
4. 数据类型转换
5. 标准化/归一化

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder

# 1. 数据加载
df = pd.read_csv('dataset.csv')
print(df.info())

# 2. 缺失值处理
missing_cols = df.columns[df.isnull().any()].tolist()
for col in missing_cols:
    if df[col].dtype in ['int64', 'float64']:
        df[col].fillna(df[col].median(), inplace=True)
    else:
        df[col].fillna(df[col].mode()[0], inplace=True)

# 3. 异常值处理（使用IQR方法）
for col in ['numeric_column']:
    Q1 = df[col].quantile(0.25)
    Q3 = df[col].quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
    df[col] = df[col].clip(lower_bound, upper_bound)

# 4. 数据类型转换
for col in df.columns:
    if df[col].dtype == 'object':
        try:
            df[col] = pd.to_numeric(df[col])
        except:
            pass

# 5. 标准化处理
scaler = StandardScaler()
numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
df[numeric_cols] = scaler.fit_transform(df[numeric_cols])

该自动化流程可有效提升特征工程效率，为大模型训练提供高质量数据基础。