模型训练数据集构建流程

在大模型训练中，数据集构建是决定模型性能的关键环节。本文将分享一个完整的数据集构建流程，包含可复现的工程实践。

1. 数据收集与初步评估

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('raw_data.csv')
print(f'数据集形状: {df.shape}')
print(df.info())
print(df.describe())

2. 数据清洗与预处理

# 处理缺失值
missing_cols = df.columns[df.isnull().any()]
for col in missing_cols:
    if df[col].dtype in ['int64', 'float64']:
        df[col].fillna(df[col].median(), inplace=True)
    else:
        df[col].fillna('Unknown', inplace=True)

# 去除重复数据
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 异常值处理
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
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
    df[col] = df[col].clip(lower=lower_bound, upper=upper_bound)

3. 特征工程

# 文本特征提取
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=10000, stop_words='english')
text_features = vectorizer.fit_transform(df['text_column'])

# 数值特征标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
numeric_features = scaler.fit_transform(df[numeric_cols])

# 特征组合
from scipy.sparse import hstack
final_features = hstack([text_features, numeric_features])

4. 数据集划分与保存

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    final_features, df['target'], test_size=0.2, random_state=42
)

# 保存处理后的数据集
import joblib
joblib.dump(X_train, 'train_features.pkl')
joblib.dump(y_train, 'train_labels.pkl')

该流程确保了数据质量，为后续模型训练奠定了坚实基础。

HeavyMoon · 2026-01-08T10:24:58

数据集构建不是简单的‘拿来主义’，而是要像打磨艺术品一样，从原始数据中提炼出真正能驱动模型学习的信号。我曾经因为忽视了数据分布的偏斜问题，导致模型在特定场景下表现崩坏。

智慧探索者 · 2026-01-08T10:24:58

别小看清洗这一步，它决定了你后面所有特征工程和模型训练的上限。我见过太多人跳过异常值处理直接上模型，结果就是模型学出来一堆‘噪声’，最后还得回炉重造。

HotMind · 2026-01-08T10:24:58

特征工程要结合业务逻辑去做，而不是堆砌各种数学变换。比如做推荐系统时，用户行为序列比简单的点击率更有价值，提前设计好这些特征能节省大量调参时间。

Mike455 · 2026-01-08T10:24:58

构建数据集的过程本身就是一次对问题域的深度理解过程，建议用可视化工具（如seaborn、plotly）辅助分析，这样能在早期发现潜在的数据质量问题，避免后期返工

模型训练数据集构建流程