特征工程中特征工程效率提升

在大模型训练过程中，特征工程是决定模型性能的关键环节。本文将分享几个提升特征工程效率的实用技巧。

1. 自动化特征生成流水线

使用Python构建自动化特征生成框架：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

class FeatureEngineer:
    def __init__(self):
        self.scalers = {}
        
    def auto_generate_features(self, df):
        # 数值型特征标准化
        numeric_cols = df.select_dtypes(include=['number']).columns
        for col in numeric_cols:
            scaler = StandardScaler()
            df[f'{col}_scaled'] = scaler.fit_transform(df[[col]])
            self.scalers[col] = scaler
        
        # 组合特征
        for i, col1 in enumerate(numeric_cols):
            for col2 in numeric_cols[i+1:]:
                df[f'{col1}_{col2}_product'] = df[col1] * df[col2]
                df[f'{col1}_{col2}_sum'] = df[col1] + df[col2]
        
        return df

2. 特征选择优化

利用相关性分析和互信息筛选重要特征：

from sklearn.feature_selection import mutual_info_regression
from scipy.stats import pearsonr

# 计算特征与目标变量的互信息
mi_scores = mutual_info_regression(X, y)
# 选择前k个高分特征
selected_features = mi_scores.argsort()[::-1][:k]

3. 批量处理技巧

针对大数据集，使用Dask进行分布式处理：

import dask.dataframe as dd

df = dd.read_csv('large_dataset.csv')
# 并行处理特征工程
result = df.map_partitions(lambda partition: process_features(partition))

这些方法可显著提升特征工程效率，建议在实际项目中结合具体场景进行调整。