特征工程中数据转换技术研究

在大模型训练过程中，特征工程是决定模型性能的关键环节。本文重点探讨数据转换技术在特征工程中的应用，提供可复现的实践方法。

常用数据转换技术

1. 标准化与归一化

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
import numpy as np

# 标准化 (Z-score)
data_standardized = StandardScaler().fit_transform(data)

# 归一化 (Min-Max)
data_normalized = MinMaxScaler().fit_transform(data)

2. 对数变换

import numpy as np

# 处理正数数据
log_data = np.log1p(data)  # log(1+x) 避免log(0)

3. 分箱处理

from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer

# 等频分箱
kbins = KBinsDiscretizer(n_bins=10, encode='ordinal', strategy='quantile')
binned_data = kbins.fit_transform(data)

大模型场景下的特殊考虑

在大模型训练中，需特别注意数据分布的稳定性。建议对文本特征进行TF-IDF转换后，再进行标准化处理，确保不同维度间具有可比性。

实践建议

1. 根据数据分布选择合适的转换方法
2. 注意避免信息泄露，确保测试集的转换参数来自训练集
3. 在特征工程中保持数据清洗的一致性