在大模型训练中，高维特征空间是常见挑战。本文将分享几种有效的特征选择算法优化策略。
1. 基于统计检验的过滤方法 对于高维数据，可以使用卡方检验或互信息来筛选特征。例如，在Python中可使用sklearn的SelectKBest:
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
from sklearn.datasets import make_classification
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=5, random_state=42)
selector = SelectKBest(score_func=chi2, k=10)
X_new = selector.fit_transform(X, y)
2. 嵌入式方法优化 使用L1正则化（Lasso）进行特征选择，通过调整alpha参数控制稀疏性:
from sklearn.linear_model import LassoCV
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
lasso = LassoCV(cv=5).fit(X_scaled, y)
3. 递归特征消除（RFE）优化 对于大模型场景，可结合交叉验证进行RFE:
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
estimator = LogisticRegression()
rfe = RFE(estimator, n_features_to_select=10)
X_rfe = rfe.fit_transform(X, y)
这些方法可有效降低特征维度，提高模型训练效率。
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