数据预处理标准化实施

数据预处理标准化实施

在大模型训练过程中，数据预处理的标准化是确保模型性能和一致性的关键环节。本文将分享一套可复现的数据预处理标准化流程。

标准化流程概述

1. 数据清洗：去除重复数据、处理缺失值、识别异常值
2. 格式统一：统一时间格式、文本编码、数值范围
3. 特征工程：构建新特征、特征缩放、类别编码

可复现代码示例

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder

def standardize_data(df):
    # 1. 数据清洗
    df = df.drop_duplicates()
    df = df.dropna(subset=['target_column'])
    
    # 2. 格式统一
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce')
    df['text'] = df['text'].str.lower().str.strip()
    
    # 3. 特征工程
    scaler = StandardScaler()
    numerical_features = ['feature1', 'feature2']
    df[numerical_features] = scaler.fit_transform(df[numerical_features])
    
    return df

实施建议

• 建立数据字典，记录每个字段的含义和处理规则
• 使用版本控制管理预处理脚本
• 定期评估预处理效果，持续优化流程

该标准化方法可有效提升大模型训练数据质量，建议在团队内部推广使用。