数据清洗结果验证技巧
在大模型训练过程中，数据清洗的质量直接影响模型性能。本文将分享几种实用的数据清洗结果验证方法。
1. 统计指标对比法
通过比较清洗前后的统计指标来验证清洗效果：
import pandas as pd
import numpy as np
# 清洗前数据
before_clean = df.copy()
# 执行清洗操作
# ... 清洗逻辑 ...
# 比较关键指标
print("清洗前后缺失值对比:")
print(f"清洗前: {before_clean.isnull().sum().sum()}")
print(f"清洗后: {df.isnull().sum().sum()}")
print("数值分布对比:")
print(before_clean.describe())
print(df.describe())
2. 数据分布可视化验证
使用直方图和箱线图观察数据分布变化：
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4))
axes[0].hist(before_clean['feature'], bins=50, alpha=0.7)
axes[0].set_title('清洗前分布')
axes[1].hist(df['feature'], bins=50, alpha=0.7)
axes[1].set_title('清洗后分布')
plt.show()
3. 异常值检测验证
使用IQR方法检测异常值变化：
Q1 = df['feature'].quantile(0.25)
Q3 = df['feature'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
outliers_before = before_clean[(before_clean['feature'] < Q1 - 1.5 * IQR) |
(before_clean['feature'] > Q3 + 1.5 * IQR)]
print(f"异常值数量: {len(outliers_before)}")
这些方法可帮助确保数据清洗质量，为大模型训练提供可靠基础。
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