特征工程中的数据漂移检测方法研究与应用实践

特征工程中的数据漂移检测方法研究与应用实践

在大模型训练过程中，数据漂移是影响模型性能的关键因素。本文将探讨特征工程中常用的数据漂移检测方法及其实际应用。

数据漂移检测方法

1. 统计检验方法 使用KS检验检测分布变化：

from scipy import stats
import numpy as np

# 历史数据与当前数据
historical_data = np.random.normal(0, 1, 1000)
current_data = np.random.normal(0.5, 1, 1000)

# KS检验
ks_stat, p_value = stats.ks_2samp(historical_data, current_data)
print(f'KS统计量: {ks_stat}, p值: {p_value}')

2. 距离度量方法 计算特征分布的KL散度：

from sklearn.metrics import mutual_info_score
import numpy as np

# 离散特征的KL散度
def kl_divergence(p, q):
    return np.sum(np.where(p != 0, p * np.log(p / q), 0))

# 示例数据分布
p = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4])
q = np.array([0.2, 0.2, 0.3, 0.3])
print(f'KL散度: {kl_divergence(p, q)}')

实践建议

1. 建立定期监控机制
2. 设置阈值预警系统
3. 结合业务场景选择检测方法

在大模型训练中，及时发现并处理数据漂移问题，对保证模型的泛化能力具有重要意义。