特征工程数据质量监控

在大模型训练过程中，特征工程的数据质量监控是确保模型性能的关键环节。本文将分享一套完整的数据质量监控框架，涵盖缺失值检测、异常值识别和分布一致性检查。

核心监控指标

首先建立基础的监控指标体系：

1. 缺失率统计 - 使用 pandas.isnull() 统计各字段缺失比例
2. 异常值检测 - 基于3σ原则或IQR方法识别异常值
3. 分布一致性 - 比较训练集与验证集的特征分布

实战代码示例

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats

def monitor_data_quality(df):
    # 缺失值分析
    missing_data = df.isnull().sum()
    missing_percent = (missing_data / len(df)) * 100
    
    # 异常值检测（使用IQR方法）
    Q1 = df.quantile(0.25)
    Q3 = df.quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    outliers = ((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).sum()
    
    return {
        'missing_data': missing_data,
        'outliers': outliers
    }

监控自动化

建议将监控逻辑集成到数据管道中，定期生成质量报告，并设置阈值告警机制。通过持续监控，可以及时发现数据质量问题并进行相应处理。

数据清洗策略

针对发现的问题，采用适当的清洗方法：缺失值填充、异常值处理或数据变换，确保特征工程输入数据的质量。