特征工程中数据预处理技巧分享
在大模型训练过程中，数据预处理是决定模型性能的关键环节。本文将分享几个实用的数据预处理技巧，帮助数据科学家更好地准备训练数据。
1. 异常值检测与处理
异常值会严重影响模型训练效果。推荐使用IQR（四分位距）方法识别异常值：
import numpy as np
Q1 = df['column'].quantile(0.25)
Q3 = df['column'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
# 剔除异常值
filtered_df = df[(df['column'] >= lower_bound) & (df['column'] <= upper_bound)]
2. 缺失值处理策略
面对缺失数据，建议采用分层填充策略：
- 数值型变量使用中位数或均值填充
- 分类型变量使用众数填充
- 复杂场景可考虑使用插值法或模型预测填充
3. 数据标准化与归一化
大模型训练前通常需要对数据进行标准化处理：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
# Z-score标准化
scaler = StandardScaler()
standardized_data = scaler.fit_transform(df[['feature1', 'feature2']])
# Min-Max归一化
minmax_scaler = MinMaxScaler()
normalized_data = minmax_scaler.fit_transform(df[['feature1', 'feature2']])
这些技巧可有效提升数据质量，为大模型训练奠定良好基础。
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