数据预处理流程优化建议
在大模型训练中，数据预处理质量直接影响模型性能。以下分享一套可复现的优化流程：
1. 数据清洗标准化
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取数据
df = pd.read_csv('dataset.csv')
# 识别并处理缺失值
missing_stats = df.isnull().sum()
print(missing_stats[missing_stats > 0])
# 填充策略：数值型用中位数，分类型用众数
numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
for col in numeric_cols:
df[col].fillna(df[col].median(), inplace=True)
# 分类型填充
categorical_cols = df.select_dtypes(include=['object']).columns
for col in categorical_cols:
df[col].fillna(df[col].mode()[0], inplace=True)
2. 异常值检测优化
# 使用IQR方法识别异常值
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())
print(outliers)
3. 特征工程加速
通过批量处理减少重复计算，使用sklearn Pipeline实现数据流自动化。
该流程可显著提升大模型训练效率，建议团队建立标准化预处理脚本库。
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