特征工程中特征组合优化技巧

在大模型训练中，特征组合是提升模型性能的关键环节。本文分享几种实用的特征组合优化技巧。

1. 基于统计相关性的特征组合 通过计算特征间的皮尔逊相关系数，识别高度相关的特征对进行组合。使用pandas实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 计算相关性矩阵
corr_matrix = df.corr()
# 找出相关性大于0.8的特征对
high_corr_pairs = []
for i in range(len(corr_matrix.columns)):
    for j in range(i+1, len(corr_matrix.columns))):
        if abs(corr_matrix.iloc[i,j]) > 0.8:
            high_corr_pairs.append((corr_matrix.columns[i], corr_matrix.columns[j]))

2. 交互特征构建 对高相关性特征进行乘积、除法等运算生成新特征：

# 构建交互特征
for feat1, feat2 in high_corr_pairs:
    df[f'{feat1}_{feat2}_product'] = df[feat1] * df[feat2]
    df[f'{feat1}_{feat2}_ratio'] = df[feat1] / (df[feat2] + 1e-8)

3. 基于模型重要性的特征选择 使用随机森林或XGBoost筛选重要特征，然后构建重要特征间的组合：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X, y)
importance = model.feature_importances_
important_features = X.columns[importance > 0.05]

这些技巧在实际项目中能显著提升模型表现，建议在数据工程阶段就进行特征组合优化。