模型训练数据清洗技巧

模型训练数据清洗技巧

在构建模型监控系统时，数据质量是决定模型性能的关键因素。以下是在DevOps环境中实施数据清洗的具体方案。

核心监控指标配置

# 数据完整性监控
- 缺失值率 > 5% (阈值: 0.05)
- 异常值比例 > 10% (阈值: 0.10)
- 数据类型不一致率 > 2% (阈值: 0.02)

# 数据分布监控
- 均值漂移检测 (KS测试 p-value < 0.05)
- 方差异常检测 (Z-score > 3)
- 分布变化率 > 15% (阈值: 0.15)

实施步骤

1. 数据质量检查脚本:

import pandas as pd
from scipy import stats

def data_quality_report(df):
    report = {
        'missing_rate': df.isnull().sum() / len(df),
        'duplicate_count': df.duplicated().sum(),
        'numeric_columns': df.select_dtypes(include=['number']).columns.tolist()
    }
    return report

2. 自动化告警配置:

# Prometheus告警规则
- name: data_quality_alert
  rules:
  - alert: HighMissingRate
    expr: missing_rate > 0.05
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "数据缺失率超过阈值"

3. 数据清洗管道:

# 配置数据验证中间件
pipeline = [
    DataValidator(),
    OutlierDetector(),
    DataImputer(),
    DataFormatter()
]

通过上述配置，可在模型训练阶段实时监控数据质量，及时发现并处理异常数据，确保模型稳定性。