模型训练数据质量控制

模型训练数据质量控制

在机器学习项目中，训练数据质量直接决定了模型性能。本文将介绍如何通过监控关键指标来确保训练数据质量。

核心监控指标

数据分布一致性：监控训练集与验证集的数据分布差异

import pandas as pd
from scipy import stats

def check_distribution_consistency(train_df, val_df, column):
    ks_stat, p_value = stats.ks_2samp(train_df[column], val_df[column])
    return {
        'ks_statistic': ks_stat,
        'p_value': p_value,
        'is_consistent': p_value > 0.05
    }

缺失值检测：监控关键特征的缺失率

missing_data = train_df.isnull().sum()
missing_percent = (missing_data / len(train_df)) * 100

告警配置方案

设置以下阈值触发告警：

• KS统计量 > 0.3（分布差异显著）
• 缺失率 > 10%（异常缺失）
• 数据类型变化率 > 5%（数据格式异常）

使用Prometheus监控面板配置告警规则：

alert: DataQualityAlert
expr: data_missing_rate > 0.1 or ks_statistic > 0.3
for: 5m
labels:
  severity: critical
annotations:
  summary: "数据质量异常"