模型数据质量保障措施

模型数据质量保障措施

在大模型训练过程中，数据质量直接决定了模型性能。本文将分享一套完整的数据质量保障体系，涵盖从数据清洗到质量评估的全流程。

数据质量检查流程

首先建立基础的质量检查清单：

import pandas as pd
import numpy as np

def data_quality_report(df):
    report = {
        'shape': df.shape,
        'missing_values': df.isnull().sum(),
        'duplicates': df.duplicated().sum(),
        'memory_usage': df.memory_usage(deep=True).sum()
    }
    return report

核心保障措施

1. 缺失值处理：对于数值型字段，使用中位数填充；文本字段采用"Unknown"填充

# 数值型缺失值处理
numeric_columns = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
for col in numeric_columns:
    df[col].fillna(df[col].median(), inplace=True)

2. 异常值检测：基于IQR方法识别并处理异常值

Q1 = df.quantile(0.25)
Q3 = df.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
df = df[~((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]

3. 数据一致性验证：建立字段间逻辑关系检查机制

通过上述方法，可有效提升模型训练数据质量，为大模型性能提供保障。