数据预处理中的常见陷阱及解决方案分享
在大模型训练过程中，数据预处理的质量直接影响模型性能。以下是几个常见陷阱及其解决方案。
1. 数据分布偏移问题
陷阱：训练集与测试集/线上数据分布不一致，导致模型泛化能力差。
解决方案：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from scipy import stats
# 检查特征分布是否一致
train_data = pd.read_csv('train.csv')
test_data = pd.read_csv('test.csv')
for col in train_data.columns:
if train_data[col].dtype in ['int64', 'float64']:
ks_stat, p_value = stats.ks_2samp(train_data[col], test_data[col])
if p_value < 0.05:
print(f'特征 {col} 存在分布差异')
2. 缺失值处理不当
陷阱：简单填充或删除缺失值，丢失重要信息。
解决方案：
# 使用多重插补方法
from sklearn.impute import IterativeImputer
import numpy as np
imputer = IterativeImputer(random_state=0)
imputed_data = imputer.fit_transform(df)
# 或使用模型预测缺失值
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
for col in df.columns:
if df[col].isnull().sum() > 0:
# 构建预测模型
model = RandomForestRegressor()
# 训练并填充
3. 异常值检测与处理
陷阱：异常值影响模型训练效果，但未被识别。
解决方案：
from scipy import stats
import numpy as np
# Z-score方法检测异常值
z_scores = np.abs(stats.zscore(df_numeric))
outliers = np.where(z_scores > 3)
# 或使用IQR方法
Q1 = df.quantile(0.25)
Q3 = df.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
outliers = df[~((df >= Q1 - 1.5 * IQR) & (df <= Q3 + 1.5 * IQR))]
建议在数据工程阶段建立标准化的预处理流程，确保数据质量。
关键词：数据预处理, 特征工程, 大模型训练
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