数据清洗阶段的自动化测试策略

在大模型训练的数据工程流程中，数据清洗阶段的自动化测试策略至关重要。本文将对比分析几种主流的自动化测试方法，帮助数据科学家构建可靠的清洗管道。

自动化测试框架对比

1. 基于断言的测试（Assert-based）

import pandas as pd
import numpy as np

def test_data_quality(df):
    # 检查缺失值
    assert df.isnull().sum().sum() == 0, "存在缺失值"
    # 检查数据类型
    assert df.dtypes['age'] == 'int64', "年龄列类型错误"
    # 检查范围约束
    assert df['age'].between(0, 150).all(), "年龄超出合理范围"

data = pd.read_csv('raw_data.csv')
test_data_quality(data)

2. 基于统计检验的测试

from scipy import stats

def test_distribution_consistency(original_df, cleaned_df):
    # KS检验验证分布一致性
    ks_stat, p_value = stats.ks_2samp(original_df['score'], cleaned_df['score'])
    assert p_value > 0.05, "数据分布发生显著变化"

实施建议

• 建立数据质量基线，定期对比清洗前后指标
• 使用pytest框架组织测试用例
• 结合CI/CD流程，确保每次数据更新后自动执行测试

通过自动化测试，可以显著提升数据清洗的可靠性和效率，减少模型训练中的数据质量问题。