特征工程数据清洗技巧

特征工程数据清洗技巧

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。特征工程中的数据清洗是构建高质量训练集的关键环节。

常见数据问题识别

首先需要识别数据中的异常值和缺失值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 检查缺失值
missing_data = df.isnull().sum()
print(missing_data[missing_data > 0])

# 异常值检测
Q1 = df['feature'].quantile(0.25)
Q3 = df['feature'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
outliers = df[(df['feature'] < Q1 - 1.5 * IQR) | (df['feature'] > Q3 + 1.5 * IQR)]

数据清洗策略

对于缺失值，可采用以下方法：

1. 均值填充：适用于数值型数据
2. 众数填充：适用于类别型数据
3. 前向/后向填充：适用于时间序列数据

# 均值填充
df['feature'].fillna(df['feature'].mean(), inplace=True)

# 众数填充
mode_value = df['category'].mode()[0]
df['category'].fillna(mode_value, inplace=True)

大模型特有清洗方法

在处理大模型训练数据时，还需注意：

• 重复数据检测：使用哈希值快速识别重复样本
• 分布一致性检查：确保训练集与验证集数据分布一致
• 文本清洗：去除特殊字符、标准化文本格式

# 去除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 文本标准化
import re
def clean_text(text):
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', text)
    return text.strip().lower()

通过系统性地应用这些清洗技巧，能够显著提升大模型训练数据质量。