模型训练数据质量提升

在大模型训练过程中，数据质量直接决定了模型性能。本文分享几个实用的数据质量提升技巧。

1. 异常值检测与处理 使用IQR方法识别数值特征中的异常值：

import numpy as np
import pandas as pd

def remove_outliers_iqr(df, column):
    Q1 = df[column].quantile(0.25)
    Q3 = df[column].quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
    return df[(df[column] >= lower_bound) & (df[column] <= upper_bound)]

2. 缺失值填充策略 对于不同类型的缺失值采用不同处理方式：

• 数值型：使用中位数或插值
• 分类型：使用众数或预测模型

3. 数据分布标准化 通过Z-score标准化确保特征在同一量级：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
numeric_features = ['feature1', 'feature2', 'feature3']
df[numeric_features] = scaler.fit_transform(df[numeric_features])

4. 数据去重与一致性检查 使用哈希值进行重复数据检测，并确保文本数据的编码一致性。

这些方法可有效提升训练数据质量，建议在数据预处理阶段严格执行。