特征工程中的数据变换策略研究
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。本文将探讨几种核心的数据变换策略，帮助数据科学家更好地准备训练数据。
1. 数值特征标准化
数值特征的量纲差异可能导致模型训练不稳定。我们采用Z-score标准化：
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. 分类变量编码
对于分类特征，One-Hot编码是常用方法：
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'category': ['A', 'B', 'C']})
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
encoded = encoder.fit_transform(data[['category']])
print(encoded)
3. 非线性变换
对偏态分布数据进行Box-Cox变换：
from sklearn.preprocessing import PowerTransformer
import numpy as np
X_positive = np.array([[1], [2], [3], [4]])
transformer = PowerTransformer(method='box-cox')
X_transformed = transformer.fit_transform(X_positive)
print(X_transformed)
4. 特征组合与交互
创建特征间的交互项：
import pandas as pd
# 创建交互特征
df = pd.DataFrame({'x1': [1, 2], 'x2': [3, 4]})
(df['x1'] * df['x2']).tolist() # 相乘交互
这些策略在实际应用中需要根据具体数据分布和模型需求进行调整，建议先在验证集上测试效果。
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