模型训练数据预处理优化
在大模型训练过程中，数据预处理阶段往往决定了模型性能的上限。本文将分享几个关键的数据预处理优化技巧。
1. 数据清洗与异常值处理
首先需要识别并处理异常值：
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取数据
df = pd.read_csv('training_data.csv')
# 使用IQR方法识别异常值
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
# 剔除异常值或进行截断处理
df_cleaned = df[(df['feature'] >= lower_bound) & (df['feature'] <= upper_bound)]
2. 特征标准化与归一化
针对不同量级的特征，需要进行标准化处理：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
# Z-score标准化
scaler = StandardScaler()
df_scaled = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df[['feature1', 'feature2']]))
# Min-Max归一化
minmax_scaler = MinMaxScaler()
df_normalized = pd.DataFrame(minmax_scaler.fit_transform(df[['feature1', 'feature2']]))
3. 文本数据预处理
对于文本特征，建议进行：
import re
def preprocess_text(text):
# 转小写
text = text.lower()
# 移除特殊字符
text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', text)
# 移除多余空格
text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
return text
# 应用预处理
df['cleaned_text'] = df['raw_text'].apply(preprocess_text)
4. 数据集划分优化
合理的数据集划分能提升模型泛化能力：
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_temp, y_train, y_temp = train_test_split(
X, y, test_size=0.3, random_state=42, stratify=y
)
X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(
X_temp, y_temp, test_size=0.5, random_state=42, stratify=y_temp
)
通过以上步骤，可以显著提升模型训练数据质量，为后续模型训练奠定良好基础。
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