模型数据集构建优化策略

在大模型训练中，数据集的质量直接决定了模型性能。本文将分享几个关键的数据集构建优化策略。

数据清洗与去重

首先需要进行基础的数据清洗工作：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('raw_data.csv')
# 去除重复行
 df = df.drop_duplicates()
# 删除包含缺失值过多的样本
 df = df.dropna(thresh=len(df.columns)*0.8)

特征工程优化

通过特征选择和构造来提升数据质量：

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif

# 特征选择
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=100)
X_selected = selector.fit_transform(X, y)

数据平衡处理

对于不平衡数据集，可采用过采样或欠采样策略：

from imblearn.over_sampling import SMOTE

smote = SMOTE()
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

数据增强技术

通过数据增强增加样本多样性：

import albumentations as A

class DataAugmentation:
    def __init__(self):
        self.transform = A.Compose([
            A.HorizontalFlip(p=0.5),
            A.RandomBrightnessContrast(p=0.2)
        ])

通过以上策略的组合使用，可以显著提升大模型训练数据集的质量。