在大模型训练过程中，数据清洗效果的评估是确保模型性能的关键环节。本文将分享几种实用的数据清洗效果评估方法。
1. 基于统计指标的清洗效果评估
清洗前后数据分布的统计指标变化是评估效果的重要手段。可以通过计算均值、标准差、偏度等统计量来观察数据质量的变化。
import pandas as pd
import numpy as np
def evaluate_cleaning_effect(df_before, df_after, columns):
results = {}
for col in columns:
before_stats = df_before[col].describe()
after_stats = df_after[col].describe()
results[col] = {
'before_mean': before_stats['mean'],
'after_mean': after_stats['mean'],
'mean_diff': abs(before_stats['mean'] - after_stats['mean'])
}
return pd.DataFrame(results)
2. 基于数据质量指标的评估
清洗后的数据应满足特定的质量要求，如缺失值比例、异常值数量等。可以建立一个数据质量评分体系。
from sklearn.metrics import accuracy_score
def quality_score(df):
missing_ratio = df.isnull().sum() / len(df)
# 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_ratio': missing_ratio,
'outliers_count': outliers
}
3. 模型性能对比实验
最直接的评估方法是通过训练模型来观察清洗效果。清洗后的数据应该能提升模型在验证集上的表现。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 训练并比较模型性能
model_before = RandomForestClassifier()
model_after = RandomForestClassifier()
# 分别训练两个版本的模型
# 使用交叉验证评估模型性能
通过以上方法可以系统性地评估数据清洗的效果，为后续的大模型训练提供高质量的数据基础。
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