特征工程中数据预处理工具推荐
在大模型训练过程中，数据预处理是决定模型性能的关键环节。今天来分享几个我在实践中踩过坑的特征工程工具。
1. pandas + scikit-learn 组合
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder
from sklearn.impute import SimpleImputer
# 数据读取和缺失值处理
df = pd.read_csv('data.csv')
imputer = SimpleImputer(strategy='median')
df['numeric_col'] = imputer.fit_transform(df[['numeric_col']])
# 标准化处理
scaler = StandardScaler()
df['scaled_col'] = scaler.fit_transform(df[['numeric_col']])
2. dask 处理大规模数据
对于超大数据集，pandas会内存溢出。推荐使用dask：
import dask.dataframe as dd
from dask_ml.preprocessing import StandardScaler
# 大数据集处理
df = dd.read_csv('large_data.csv')
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df)
3. 特征编码陷阱
# 错误做法：直接使用 pd.get_dummies
# 建议使用 sklearn 的 OneHotEncoder 来避免数据泄露
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
encoded_features = encoder.fit_transform(df[['category_col']])
大家在特征工程中遇到过哪些坑？欢迎分享经验！
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