特征工程中的数据清洗

在大模型训练中，特征工程的首要环节就是数据清洗。本文将分享几个关键的数据清洗技巧和可复现的处理方法。

1. 处理缺失值 缺失值是数据清洗中的常见问题。我们可以使用多种策略：

• 删除含有缺失值的样本：df.dropna()
• 填充缺失值：df.fillna(df.mean()) 或 df.fillna(method='ffill')
• 使用模型预测填充：SimpleImputer(strategy='median')

2. 异常值检测与处理 异常值会严重影响模型性能。推荐使用IQR方法检测：

Q1 = df.quantile(0.25)
Q3 = df.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
df_clean = df[~((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]

3. 文本数据清洗 对于文本特征，需要：

• 去除特殊字符：df['text'].str.replace('[^a-zA-Z0-9\s]', '', regex=True)
• 统一大小写：df['text'].str.lower()
• 移除停用词：使用NLTK或spaCy库

4. 数据类型标准化 确保数据类型一致性：

# 数值型转换
df['numeric_col'] = pd.to_numeric(df['numeric_col'], errors='coerce')
# 日期格式统一
df['date_col'] = pd.to_datetime(df['date_col'], format='%Y-%m-%d')

这些步骤能有效提升数据质量，为后续模型训练奠定坚实基础。