特征工程数据质量评估

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特征工程数据质量评估方法。

数据质量评估框架

1. 缺失值检测

import pandas as pd
import numpy as np

def missing_analysis(df):
    missing_data = df.isnull().sum()
    missing_percent = (missing_data / len(df)) * 100
    missing_df = pd.DataFrame({'缺失数量': missing_data, '缺失比例': missing_percent})
    return missing_df[missing_df['缺失数量'] > 0]

2. 异常值检测

from scipy import stats

def outlier_detection(df, column):
    z_scores = np.abs(stats.zscore(df[column]))
    outliers = df[z_scores > 3]
    return len(outliers)

3. 数据分布分析

import matplotlib.pyplot as plt

def distribution_analysis(df, column):
    plt.hist(df[column], bins=50)
    plt.title(f'{column}分布')
    plt.show()

可复现步骤

1. 加载数据集
2. 执行缺失值分析
3. 进行异常值检测
4. 可视化数据分布
5. 根据结果制定清洗策略

这套方法已在多个大模型训练项目中验证，有效提升了数据质量。