特征工程中数据预处理效率提升技巧

在大模型训练中，特征工程的数据预处理效率直接影响整体训练性能。本文分享几个实用技巧来提升数据预处理效率。

1. 批量数据处理优化 使用pandas的groupby和apply方法可以显著提升处理速度。例如，对大规模数据进行标准化处理：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def batch_process(df):
    scaler = StandardScaler()
    df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(df[['feature1', 'feature2']])
    return df

# 使用groupby批量处理
result = df.groupby('category').apply(batch_process)

2. 内存优化技巧 通过数据类型转换减少内存占用：

# 识别并转换数据类型
for col in df.columns:
    if df[col].dtype == 'int64':
        df[col] = pd.to_numeric(df[col], downcast='integer')
    elif df[col].dtype == 'float64':
        df[col] = pd.to_numeric(df[col], downcast='float')

3. 并行处理加速 利用multiprocessing模块实现并行预处理：

from multiprocessing import Pool
import multiprocessing as mp

def parallel_preprocess(chunk):
    # 数据预处理逻辑
    return processed_chunk

# 分割数据并并行处理
chunks = np.array_split(df, mp.cpu_count())
pool = Pool(mp.cpu_count())
results = pool.map(parallel_preprocess, chunks)
pool.close()
pool.join()

这些技巧可有效提升大模型训练前的数据预处理效率，建议结合实际数据规模选择合适的优化方案。