数据预处理阶段的错误定位方法

在大模型训练过程中，数据预处理阶段的错误定位是确保模型性能的关键环节。本文将分享一套系统性的错误定位方法，帮助数据科学家快速识别和修复数据问题。

常见错误类型

首先需要识别预处理中的典型问题：

1. 缺失值处理异常 - 使用pandas.isnull()检查
2. 数据类型不一致 - 通过df.dtypes排查
3. 异常值检测 - 使用IQR或Z-score方法

定位步骤

步骤1：基础数据概览

import pandas as pd
import numpy as np

def basic_inspection(df):
    print("数据形状:", df.shape)
    print("缺失值统计:")
    print(df.isnull().sum())
    print("数据类型:")
    print(df.dtypes)

步骤2：异常值检测

# IQR方法检测异常值
Q1 = df.quantile(0.25)
Q3 = df.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
outliers = ((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).sum()
print("各列异常值数量:", outliers)

步骤3：分段验证

对于大模型数据，建议按特征重要性分组验证，使用feature_importance结果进行针对性检查。

复现建议

在实际操作中，建议建立数据质量检查的流水线，确保每次预处理后都有自动化验证步骤。