数据预处理阶段常见错误及避免方法
在大模型训练的数据工程实践中，数据预处理是决定模型性能的关键环节。本文总结了几个常见的预处理错误，并提供相应的避免方法和可复现的代码示例。
常见错误一：未正确处理缺失值
很多初学者在面对包含缺失值的数据集时，直接使用默认填充方式或简单删除缺失行。这可能导致信息丢失或引入偏差。正确的做法是根据数据特征选择合适的填充策略。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8]})
# 错误做法：直接删除缺失值
# df.dropna(inplace=True)
# 正确做法：使用中位数填充
median_fill = df.fillna(df.median())
print(median_fill)
常见错误二：特征缩放不一致
在进行模型训练前，不同特征的量纲差异可能导致某些特征被忽略。然而，在处理过程中经常出现只对部分特征做缩放或使用了错误的缩放方法。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
# 错误做法：对整个数据框直接标准化
# df_scaled = (df - df.mean()) / df.std()
# 正确做法：使用sklearn的StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df_standardized = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df), columns=df.columns)
常见错误三：编码方式选择不当
对于分类特征，很多数据科学家直接使用标签编码，而没有考虑其对模型的影响。例如，标签编码会引入虚假的数值关系。
# 错误做法：简单标签编码
# df['category_encoded'] = df['category'].astype('category').cat.codes
# 正确做法：使用独热编码
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
df_encoded = pd.DataFrame(encoder.fit_transform(df[['category']]))
总结
正确的数据预处理需要遵循科学方法，避免上述常见错误。建议在实际项目中建立标准化的数据清洗流程，并进行充分的验证。
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