模型训练前数据清洗标准化流程

在大模型训练中，数据质量直接影响模型性能。本文将介绍一套标准化的数据清洗流程，适用于各类大模型训练场景。

1. 数据质量评估

首先进行基础数据质量检查：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('dataset.csv')
# 检查缺失值
missing_data = df.isnull().sum()
# 检查重复值
duplicate_rows = df.duplicated().sum()
# 检查数据类型
print(df.info())

2. 异常值处理

使用IQR方法识别并处理异常值：

Q1 = df.quantile(0.25)
Q3 = df.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
# 移除异常值
df_cleaned = df[~((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]

3. 文本数据清洗

针对文本特征进行标准化处理：

import re

def clean_text(text):
    # 转小写
    text = text.lower()
    # 移除特殊字符
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', text)
    # 移除多余空格
    text = re.sub('\s+', ' ', text).strip()
    return text

df['cleaned_text'] = df['text'].apply(clean_text)

4. 标准化处理

最后进行数据标准化：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(df[['feature1', 'feature2']])

此流程确保了训练数据的一致性和可靠性，为后续模型训练奠定坚实基础。