特征工程中的数据变换技术应用

在大模型训练中，特征工程是决定模型性能的关键环节。数据变换作为特征工程的核心技术，能够有效提升模型的泛化能力和预测精度。

常用数据变换技术

1. 标准化变换

标准化是将数据转换为均值为0、标准差为1的分布。在大模型训练中，这能避免某些特征因数值过大而主导梯度更新。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

# 示例数据
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
print(X_scaled)

2. 归一化变换

将数据缩放到[0,1]区间，特别适用于神经网络输入。对于大模型训练中的注意力机制，归一化能提升数值稳定性。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
X_normalized = scaler.fit_transform(X)
print(X_normalized)

3. 对数变换

处理偏态分布数据，减少极端值影响。在处理用户行为数据时特别有效。

import numpy as np

X_log = np.log1p(X)  # log(1+x) 避免log(0)

实战建议

1. 根据数据分布选择合适的变换方法
2. 在训练集上拟合变换参数，测试集直接应用
3. 注意避免数据泄露，确保变换过程的独立性

这些技术在大模型数据工程中具有广泛适用性，建议结合具体业务场景灵活运用。