模型训练前的数据预处理流程优化：基于性能监控的持续改进机制

在大模型训练中，数据预处理的质量直接影响模型性能。本文分享一套基于性能监控的持续改进机制。

核心流程：

1. 数据质量评估

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

df = pd.read_csv('dataset.csv')
# 检查缺失值
missing_stats = df.isnull().sum()
print(missing_stats[missing_stats > 0])

2. 异常值处理

# 基于IQR方法识别异常值
Q1 = df['feature'].quantile(0.25)
Q3 = df['feature'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
filtered_df = df[(df['feature'] >= lower_bound) & (df['feature'] <= upper_bound)]

3. 特征工程优化

# 自动特征选择
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=10)
X_selected = selector.fit_transform(X, y)
selected_features = selector.get_support(indices=True)

性能监控机制： 建立数据管道监控，定期评估预处理效果，通过AUC、准确率等指标追踪改进效果。建议每两周进行一次全面的数据质量检查，确保训练数据持续优化。