数据质量控制方法论

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文将分享一套系统性的数据质量控制方法论。

核心控制维度

1. 数据完整性检查

import pandas as pd
import numpy as np

def check_data_completeness(df):
    completeness = df.isnull().sum() / len(df) * 100
    print("缺失率统计:")
    print(completeness[completeness > 0])
    return completeness

2. 数据一致性验证

# 检查数值范围合理性
numeric_columns = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
for col in numeric_columns:
    Q1 = df[col].quantile(0.25)
    Q3 = df[col].quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
    outliers = df[(df[col] < lower_bound) | (df[col] > upper_bound)]
    print(f"{col} 异常值数量: {len(outliers)}")

3. 数据重复性处理

# 识别并处理重复数据
print("重复行数:", df.duplicated().sum())
df_cleaned = df.drop_duplicates()

复现步骤

1. 导入必要库
2. 加载数据集
3. 执行完整性检查
4. 验证一致性
5. 处理异常值和重复项
6. 输出质量报告

这套方法论可有效提升大模型训练数据质量，确保特征工程环节的可靠性。