在大模型训练中，多源数据融合特征提取是提升模型性能的关键环节。本文将对比分析几种主流的融合方法，并提供可复现的实现步骤。
1. 基于统计特征的融合 这是最基础的方法，通过计算不同数据源的均值、方差等统计量来构建统一特征向量。
import pandas as pd
import numpy as np
data1 = pd.DataFrame({'feature': [1, 2, 3, 4]})
data2 = pd.DataFrame({'feature': [5, 6, 7, 8]})
# 计算统计特征
stat_features = [
data1['feature'].mean(),
data1['feature'].std(),
data2['feature'].mean(),
data2['feature'].std()
]
2. 基于深度学习的融合 利用神经网络自动学习不同数据源间的关联性，适合复杂场景。
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, concatenate
from tensorflow.keras.models import Model
input1 = Input(shape=(10,))
input2 = Input(shape=(10,))
# 分别处理两个输入
processed1 = Dense(64, activation='relu')(input1)
processed2 = Dense(64, activation='relu')(input2)
# 融合特征
merged = concatenate([processed1, processed2])
output = Dense(1)(merged)
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)
3. 特征选择与降维 通过PCA等方法减少冗余特征，提高模型效率。
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=0.95)
transformed_data = pca.fit_transform(combined_features)
实际应用中建议根据数据特点选择合适方法，优先考虑可解释性与计算效率的平衡。
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