特征工程中的特征工程自动化框架

特征工程中的特征工程自动化框架踩坑记

最近在尝试构建一个自动化特征工程框架时，踩了不少坑，分享给大家避雷。

问题背景

在大模型训练过程中，手动进行特征工程既耗时又容易出错。我试图用Python构建一个自动化框架来处理这个问题。

核心代码实现

import pandas as pd
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

class AutoFeatureEngineer:
    def __init__(self):
        self.scaler = StandardScaler()
        self.selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=10)
        
    def fit_transform(self, X, y):
        # 数据标准化
        X_scaled = self.scaler.fit_transform(X)
        
        # 特征选择
        X_selected = self.selector.fit_transform(X_scaled, y)
        
        return X_selected

坑点记录

1. 数据类型处理：一开始没有处理非数值型特征，导致报错。解决方法是先用pd.get_dummies()进行编码
2. 特征缩放时机：必须在特征选择前进行标准化，否则会引入数据泄露
3. 内存管理：对于大数据集，建议使用dask或分块处理

复现步骤

1. 准备数据集（注意数据安全）
2. 使用AutoFeatureEngineer类
3. 执行fit_transform()方法

这个框架在小规模数据上效果不错，但在大规模数据处理时还需要进一步优化。大家有类似经验欢迎交流！