文本分类中特征工程与模型效果关系研究

在大模型训练中，文本分类的特征工程对最终模型效果具有决定性影响。本文通过实际案例探讨了特征工程与模型性能之间的关系。

数据预处理与特征提取 首先，我们使用pandas和scikit-learn进行基础数据清洗：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

df = pd.read_csv('text_data.csv')
# 去除空值和重复项
 df = df.dropna().drop_duplicates()
# 文本标准化处理
 df['clean_text'] = df['text'].str.lower().str.replace('[^a-zA-Z0-9]', ' ')

TF-IDF特征工程 采用TF-IDF向量化方法提取文本特征，通过调整参数优化模型效果：

vectorizer = TfidfVectorizer(
    max_features=10000,
    ngram_range=(1, 3),
    min_df=2,
    max_df=0.8
)
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(df['clean_text'])

模型训练与评估 使用逻辑回归模型进行分类，通过交叉验证评估性能：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()
accuracy_scores = cross_val_score(model, tfidf_matrix, df['label'], cv=5)
print(f'平均准确率: {accuracy_scores.mean():.3f}')

实验结论：特征工程对模型效果提升显著，特别是N-gram范围和最小文档频率参数调整能有效改善模型泛化能力。建议在实际项目中优先尝试TF-IDF结合N-gram特征提取方案。

可复现步骤：