数据清洗自动化测试用例设计方法

在大模型训练过程中，数据清洗的自动化测试是确保数据质量的关键环节。本文将分享一套完整的自动化测试用例设计方法。

测试用例设计框架

首先建立基础测试套件：

1. 数据完整性验证 - 检查缺失值、空值
2. 数据一致性检查 - 验证字段格式统一性
3. 异常值检测 - 识别离群点和不合理的数据

可复现代码示例

import pandas as pd
import numpy as np

def data_quality_test(df):
    # 缺失值检查
    missing_data = df.isnull().sum()
    print("缺失值统计：", missing_data[missing_data > 0])
    
    # 数据类型验证
    print("数据类型：")
    print(df.dtypes)
    
    # 异常值检测（使用IQR方法）
    numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
    for col in numeric_cols:
        Q1 = df[col].quantile(0.25)
        Q3 = df[col].quantile(0.75)
        IQR = Q3 - Q1
        outliers = df[(df[col] < Q1 - 1.5 * IQR) | (df[col] > Q3 + 1.5 * IQR)]
        print(f"{col} 异常值数量：{len(outliers)}")

自动化测试流程

1. 定义数据质量指标阈值
2. 构建测试函数集合
3. 集成到CI/CD流水线
4. 生成测试报告并触发告警

这套方法能有效提升大模型训练数据的可靠性。