特征工程中的特征工程性能优化踩坑记录
最近在做大模型训练的数据预处理工作时，发现特征工程的性能瓶颈主要集中在高维稀疏特征的处理上。分享几个实用的优化技巧。
问题背景
在处理包含数万个稀疏特征的数据集时，传统的One-Hot编码会直接导致内存爆炸。我最初的实现是这样的：
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import pandas as pd
data = pd.read_csv('large_dataset.csv')
encoder = OneHotEncoder(sparse=True)
encoded_data = encoder.fit_transform(data[['category_feature']])
结果就是内存直接飙到8G以上，而且处理时间超过10分钟。
优化方案
方案一：使用稀疏矩阵存储
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import scipy.sparse as sp
encoder = OneHotEncoder(sparse=True, handle_unknown='ignore')
encoded_data = encoder.fit_transform(data[['category_feature']])
# 确保返回的是稀疏矩阵
assert sp.issparse(encoded_data)
方案二：特征选择 + 降维
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
# 先做特征选择
selector = SelectKBest(chi2, k=1000)
selected_features = selector.fit_transform(data_sparse, y)
# 再进行降维
svd = TruncatedSVD(n_components=500)
reduced_data = svd.fit_transform(selected_features)
方案三：分批处理大型数据集
import numpy as np
# 分块处理避免内存溢出
chunk_size = 10000
for i in range(0, len(data), chunk_size):
chunk = data.iloc[i:i+chunk_size]
# 处理单个chunk
这些优化让处理时间从10分钟缩短到2分钟，内存使用率降低80%以上。大家在实际项目中遇到类似问题可以参考。
建议：对于大模型训练场景，特征工程不仅要考虑效果，更要考虑计算效率。
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