数据清洗过程中的质量评估标准

在大模型训练中，数据清洗的质量直接决定了模型性能的上限。本文将从可复现的角度，分享数据清洗过程中的质量评估标准。

核心评估维度

1. 数据完整性检查

import pandas as pd
import numpy as np

def check_data_completeness(df):
    completeness = df.isnull().sum() / len(df) * 100
    print("缺失率统计:")
    print(completeness)
    return completeness

# 示例使用
# check_data_completeness(your_dataframe)

2. 异常值检测

from scipy import stats

def detect_outliers(df, column):
    z_scores = np.abs(stats.zscore(df[column]))
    outliers = df[z_scores > 3]
    print(f"异常值数量: {len(outliers)}")
    return outliers

# 示例使用
# detect_outliers(your_dataframe, 'feature_column')

3. 数据分布一致性

import matplotlib.pyplot as plt

def compare_distributions(original_df, cleaned_df, column):
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.hist(original_df[column].dropna(), alpha=0.5, label='原始数据')
    plt.hist(cleaned_df[column].dropna(), alpha=0.5, label='清洗后数据')
    plt.legend()
    plt.title(f'{column} 分布对比')
    plt.show()

实践建议

• 建立自动化质量检查脚本
• 制定清洗前后对比报告模板
• 保持数据清洗过程可复现性

这些标准有助于确保特征工程阶段的数据质量，为后续大模型训练奠定坚实基础。