在大模型训练中，数据清洗的效果直接决定了模型性能的上限。本文将介绍几种可复现的数据清洗效果验证方法。
1. 基准测试对比法
这是最基础也是最有效的验证方式。首先建立一个包含清洗前后的数据集，然后使用相同的模型架构进行训练，对比验证集上的表现差异。
# 示例代码
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 加载原始数据和清洗后数据
raw_data = pd.read_csv('raw_dataset.csv')
cleaned_data = pd.read_csv('cleaned_dataset.csv')
# 分割特征与标签
X_raw = raw_data.drop('target', axis=1)
y_raw = raw_data['target']
X_clean = cleaned_data.drop('target', axis=1)
y_clean = cleaned_data['target']
# 训练模型并评估
model_raw = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model_clean = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model_raw.fit(X_raw, y_raw)
model_clean.fit(X_clean, y_clean)
print(f'原始数据准确率: {model_raw.score(X_raw, y_raw)}')
print(f'清洗后准确率: {model_clean.score(X_clean, y_clean)}')
2. 数据分布可视化分析
通过绘制数据分布图，直观感受清洗前后的变化。重点关注异常值处理、缺失值填补等环节的效果。
3. 特征重要性分析
使用特征重要性排序来判断清洗是否有效提升了模型的可解释性。
from sklearn.inspection import permutation_importance
# 计算特征重要性
perm_importance = permutation_importance(model_clean, X_clean, y_clean, n_repeats=10)
importance_df = pd.DataFrame({'feature': X_clean.columns, 'importance': perm_importance.importances_mean})
importance_df.sort_values('importance', ascending=False).head(10)
通过以上方法，可以量化数据清洗带来的价值提升，为后续优化提供依据。
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