模型训练数据质量监控

模型训练数据质量监控：从基础到实践

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文将分享一套完整的数据质量监控方案，帮助数据科学家识别和解决常见的数据问题。

常见数据质量问题

1. 缺失值检测

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('model_data.csv')
missing_data = df.isnull().sum()
missing_percent = (missing_data / len(df)) * 100
print(missing_percent[missing_percent > 0])

2. 异常值识别

# 使用IQR方法检测异常值
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
outliers = df[(df['feature'] < lower_bound) | (df['feature'] > upper_bound)]

数据质量监控流程

1. 数据概览：检查数据分布、缺失值比例
2. 特征分析：分析数值型和类别型特征的统计特性
3. 一致性检查：验证数据格式和范围是否符合预期
4. 相关性分析：检查特征间是否存在异常的相关性

实施建议

• 建立自动化监控脚本定期检测
• 设置数据质量阈值预警机制
• 建立数据清洗标准流程

通过持续的数据质量监控，能够显著提升模型训练效果和稳定性。