模型训练数据集构建方法

在大模型训练中，数据集的质量直接决定了模型性能。本文将分享一套系统性的数据集构建方法论。

数据收集与筛选

首先从多个来源收集原始数据，包括公开数据集、网络爬取等。使用以下Python代码进行初步筛选：

import pandas as pd

def filter_data(df):
    # 去除重复值
    df = df.drop_duplicates()
    # 过滤空值比例超过30%的样本
    df = df.dropna(thresh=len(df.columns)*0.7)
    return df

数据清洗与预处理

清理噪声数据，统一格式。关键步骤包括：

1. 文本标准化（大小写、标点符号）
2. 去除特殊字符和无效编码
3. 统一时间格式

特征工程实践

构建高质量特征是关键：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# TF-IDF特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=10000, stop_words='english')
X = vectorizer.fit_transform(text_data)

数据集划分

按7:1:2比例划分训练/验证/测试集，确保各类别样本分布均衡。

质量评估

建立数据质量评分体系，包括完整性、一致性、有效性等维度。