模型训练前数据预处理流程优化

模型训练前数据预处理流程优化

在大模型训练中，数据预处理的质量直接决定了模型性能的上限。本文将分享一套可复现的数据预处理优化流程。

数据清洗步骤

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_values = df.isnull().sum()
print(missing_values[missing_values > 0])

# 异常值检测
Q1 = df.quantile(0.25)
Q3 = df.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
outliers = ((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR)))

特征工程优化

针对文本数据，我们采用以下特征提取策略：

• 使用TF-IDF向量化处理文本
• 应用PCA降维减少特征冗余
• 实施特征选择算法筛选重要特征

可复现流程

1. 数据加载与基础统计分析
2. 缺失值与异常值处理
3. 特征工程（TF-IDF + PCA）
4. 数据标准化与分割

通过这套流程，我们能显著提升数据质量，为后续大模型训练奠定坚实基础。