数据集构建质量评估方法

在大模型训练中，数据集质量直接影响模型性能。本文将介绍一套系统性的数据集质量评估方法，帮助数据科学家快速识别潜在问题。

核心评估维度

1. 数据完整性检查

import pandas as pd
import numpy as np

def check_data_quality(df):
    # 检查缺失值
    missing_info = df.isnull().sum()
    missing_percent = (missing_info / len(df)) * 100
    
    # 输出统计信息
    print("缺失值统计:")
    print(pd.DataFrame({
        'missing_count': missing_info,
        'missing_percent': missing_percent
    }))
    
    # 建议处理策略
    if missing_percent.max() > 50:
        print("警告：存在缺失值超过50%的列，建议删除或插补")
    elif missing_percent.max() > 10:
        print("提醒：存在缺失值超过10%的列，建议插补处理")

# 使用示例
check_data_quality(your_dataset)

2. 数据一致性验证

# 检查数据类型一致性
def validate_consistency(df):
    # 数值型字段范围检查
    numeric_columns = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
    for col in numeric_columns:
        print(f"{col} 范围: {df[col].min()} ~ {df[col].max()}")
        
    # 字符串字段长度分布
    str_columns = df.select_dtypes(include=['object']).columns
    for col in str_columns:
        lengths = df[col].str.len()
        print(f"{col} 平均长度: {lengths.mean():.2f}")

3. 异常值检测

from scipy import stats

def detect_outliers(df, column):
    # 使用Z-score方法检测异常值
    z_scores = np.abs(stats.zscore(df[column]))
    outliers = df[z_scores > 3]
    
    print(f"{column} 异常值数量: {len(outliers)}")
    print(f"异常值占比: {len(outliers)/len(df)*100:.2f}%")
    return outliers

实施建议

• 建立自动化质量检查流水线
• 定期监控数据分布变化
• 制定数据清洗标准操作流程(SOP)

通过以上方法，可以有效提升数据集构建质量，为大模型训练奠定坚实基础。