多源异构数据融合特征提取方法

在大模型训练中，多源异构数据融合是提升模型性能的关键环节。本文介绍一种系统性的特征提取方法。

数据预处理步骤

首先进行数据清洗和格式统一：

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

# 合并多个数据源
df1 = pd.read_csv('source1.csv')
df2 = pd.read_csv('source2.json')
df3 = pd.read_excel('source3.xlsx')

# 统一时间格式
for df in [df1, df2, df3]:
    if 'date' in df.columns:
        df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce')

特征工程方法

数值特征标准化：

scaler = StandardScaler()
numeric_features = ['feature1', 'feature2', 'feature3']
df[numeric_features] = scaler.fit_transform(df[numeric_features])

类别特征编码：

label_encoders = {}
for col in ['category1', 'category2']:
    le = LabelEncoder()
    df[col] = le.fit_transform(df[col].astype(str))
    label_encoders[col] = le

融合策略

采用加权融合方法，根据数据源可靠性分配权重：

weights = [0.4, 0.3, 0.3]  # 各数据源权重
final_features = (
    df1[features1] * weights[0] +
    df2[features2] * weights[1] +
    df3[features3] * weights[2]
)

此方法确保了不同数据源的有效融合，同时保持了特征的可解释性和模型性能。