数据质量评估工具对比评测
在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文对比评测了几款主流数据质量评估工具，为数据科学家提供实用的评估方案。
评测工具
1. pandas-profiling
import pandas as pd
from pandas_profiling import ProfileReport
df = pd.read_csv('dataset.csv')
profile = ProfileReport(df, title='数据质量报告')
profile.to_file('report.html')
2. ydata-profiling
import pandas as pd
from ydata_profiling import ProfileReport
df = pd.read_csv('dataset.csv')
profile = ProfileReport(df, title='数据质量报告')
profile.to_file('report.html')
3. Great Expectations
import pandas as pd
from great_expectations.dataset import PandasDataset
pd.options.display.max_columns = None
pd.options.display.width = None
# 定义数据期望
expectation_suite = {
"expectations": [
{"expectation_type": "expect_column_values_to_be_between",
"kwargs": {"column": "age", "min_value": 0, "max_value": 120}}
]
}
评估维度对比
- 数据完整性：检查缺失值比例
- 数据一致性：验证数据类型和范围
- 数据分布：分析特征分布情况
- 异常检测：识别离群点
建议根据数据规模选择工具，小规模数据可用pandas-profiling，大规模数据推荐ydata-profiling或Great Expectations。
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