数据预处理阶段的错误恢复测试

数据预处理阶段的错误恢复测试

在大模型训练中，数据预处理阶段的错误往往会导致整个训练流程中断。本文将通过实际案例展示如何在数据清洗过程中进行有效的错误恢复测试。

常见错误类型

1. 缺失值问题：文本数据中出现空字符串或NaN值
2. 格式不一致：日期格式、数字格式不统一
3. 编码异常：特殊字符导致的解码错误

复现步骤

import pandas as pd
import numpy as np

def test_data_recovery(df):
    # 1. 检查缺失值
    missing_before = df.isnull().sum()
    print("处理前缺失值：", missing_before)
    
    # 2. 错误恢复策略
    df_cleaned = df.fillna({
        "text": "UNKNOWN",
        "date": "1900-01-01",
        "value": -1
    })
    
    # 3. 格式验证
    df_cleaned["date"] = pd.to_datetime(df_cleaned["date"], errors="coerce")
    
    return df_cleaned

关键测试点

• 使用errors="coerce"参数处理转换异常
• 建立预处理前后数据对比机制
• 实现自动化的错误日志记录

通过这种恢复测试，可以确保数据管道的健壮性，避免因单个数据点问题导致整个训练流程失败。