特征工程中的数据清洗算法
在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。特征工程作为数据处理的关键环节，其核心在于如何通过有效的清洗算法提升数据质量。
常见数据问题识别
首先需要识别数据中的异常值、缺失值和重复记录。使用pandas进行基础统计分析：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('dataset.csv')
# 查看缺失值情况
print(df.isnull().sum())
# 查看数据类型和基本统计信息
print(df.describe())
异常值处理算法
对于数值型特征，可使用IQR方法识别异常值：
Q1 = df.quantile(0.25)
Q3 = df.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
# 筛选正常范围内的数据
df_cleaned = df[~((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]
缺失值处理策略
根据缺失比例选择填充策略：
# 计算缺失率
missing_rate = df.isnull().sum() / len(df)
# 缺失率小于5%时用均值填充
if missing_rate < 0.05:
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
# 缺失率大于5%时使用插值法
else:
df.interpolate(method='linear', inplace=True)
数据标准化处理
对特征进行标准化以消除量纲影响：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df_scaled = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df), columns=df.columns)
通过以上系统性清洗步骤，可以显著提升大模型训练数据质量，为后续特征提取奠定良好基础。
讨论