模型训练数据质量评估

在大模型训练过程中，数据质量直接决定了模型性能。本文将分享一套完整的模型训练数据质量评估方法。

数据质量评估维度

1. 数据完整性：检查缺失值比例
2. 数据一致性：验证数据格式统一性
3. 数据准确性：识别异常值和错误数据
4. 数据时效性：确保数据新鲜度

可复现步骤：

import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据
df = pd.read_csv('training_data.csv')

# 1. 缺失值分析
missing_data = df.isnull().sum()
print("缺失值统计：")
print(missing_data[missing_data > 0])

# 2. 异常值检测
numeric_columns = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
for col in numeric_columns:
    Q1 = df[col].quantile(0.25)
    Q3 = df[col].quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
    outliers = df[(df[col] < lower_bound) | (df[col] > upper_bound)]
    print(f"{col} 异常值数量：{len(outliers)}")

# 3. 数据分布检查
for col in numeric_columns:
    print(f"{col} 均值：{df[col].mean():.2f}, 标准差：{df[col].std():.2f}")

通过以上评估，可以及时发现并处理数据质量问题，为后续模型训练奠定基础。