特征工程数据质量保障：踩坑实录
在大模型训练过程中，特征工程的数据质量直接决定了模型效果。今天分享一个踩坑经历，希望能帮大家避免类似问题。
问题背景
最近在处理一个文本分类任务时，发现模型训练效果始终不理想。经过排查，问题出在特征提取环节。
数据清洗踩坑记录
首先，我们对原始数据进行了基础清洗：
import pandas as pd
import numpy as np
# 1. 处理缺失值
df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.dropna(subset=['text', 'label'])
# 2. 去除异常值
Q1 = df['length'].quantile(0.25)
Q3 = df['length'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
df = df[~((df['length'] < Q1 - 1.5 * IQR) | (df['length'] > Q3 + 1.5 * IQR))]
# 3. 标准化处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(df[['feature1', 'feature2']])
关键发现
经过以上步骤后，模型性能提升明显。但要注意：
- 数据分布一致性：确保训练集和验证集的特征分布相似
- 异常值处理：不要盲目删除，要分析其业务含义
- 特征缩放：不同量级的特征需要统一处理
预防措施
建议建立数据质量检查清单，包括：
- 检查缺失值比例
- 分析特征分布
- 验证异常值合理性
- 确保数据一致性
记住，好的特征工程是模型成功的关键！
讨论