数据清洗效果评估体系

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文将构建一套系统化的数据清洗效果评估体系。

核心评估维度

1. 数据完整性检查

import pandas as pd
import numpy as np

def check_data_completeness(df):
    completeness = (df.count() / len(df)) * 100
    return completeness

2. 异常值检测

from scipy import stats

def detect_outliers_iqr(df, column):
    Q1 = df[column].quantile(0.25)
    Q3 = df[column].quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
    return df[(df[column] < lower_bound) | (df[column] > upper_bound)]

3. 数据分布一致性

from sklearn.metrics import mean_squared_error

def compare_distributions(original_df, cleaned_df):
    # 计算原始与清洗后数据的统计特征差异
    original_stats = original_df.describe()
    cleaned_stats = cleaned_df.describe()
    mse = mean_squared_error(original_stats, cleaned_stats)
    return mse

可复现步骤

1. 构建数据质量基线
2. 执行清洗操作
3. 量化评估指标
4. 建立清洗效果报告模板

通过这套体系，可有效量化清洗前后数据质量变化，为大模型训练提供高质量数据保障。