在大模型训练过程中，数据清洗是确保模型性能的关键环节。然而，数据清洗往往伴随着质量损失，如何评估这种损失至关重要。
质量损失评估方法
1. 数据分布对比分析
通过比较清洗前后的数据分布，可以量化信息损失：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设df_cleaned是清洗后的数据，df_raw是原始数据
# 数值型特征的分布对比
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4))
df_raw['numeric_feature'].hist(bins=50, alpha=0.7, ax=axes[0], label='原始')
df_cleaned['numeric_feature'].hist(bins=50, alpha=0.7, ax=axes[1], label='清洗后')
axes[0].set_title('原始数据分布')
axes[1].set_title('清洗后分布')
plt.show()
2. 特征重要性评估
使用特征选择方法量化信息流失：
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 计算特征重要性差异
rf_original = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
rf_original.fit(df_raw[features], df_raw['target'])
rf_cleaned = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
rf_cleaned.fit(df_cleaned[features], df_cleaned['target'])
# 比较重要性得分差异
importance_diff = abs(rf_original.feature_importances_ - rf_cleaned.feature_importances_)
实际操作建议
- 建立数据质量基线，记录清洗前后的统计指标
- 采用交叉验证评估清洗后模型性能变化
- 制定可复现的数据清洗流程文档
这种系统性的质量评估有助于平衡数据清洗的必要性与信息损失风险。
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