基于规则的数据清洗方法论总结

基于规则的数据清洗方法论总结

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。基于规则的数据清洗是特征工程中的重要环节，本文总结一套可复现的清洗方法论。

核心清洗策略

1. 异常值检测与处理 使用IQR（四分位距）方法识别异常值：

import pandas as pd
import numpy as np

def remove_outliers_iqr(df, column):
    Q1 = df[column].quantile(0.25)
    Q3 = df[column].quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
    return df[(df[column] >= lower_bound) & (df[column] <= upper_bound)]

2. 缺失值处理 对于数值型字段，使用中位数填充：

# 按列填充缺失值
numeric_columns = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
for col in numeric_columns:
    df[col].fillna(df[col].median(), inplace=True)

3. 重复数据去重 根据关键字段进行去重：

# 基于多列组合去重
key_columns = ['user_id', 'timestamp']
df.drop_duplicates(subset=key_columns, keep='first', inplace=True)

实践建议

• 建立数据质量检查清单，定期评估数据健康度
• 保留清洗日志，确保可追溯性
• 针对不同业务场景调整清洗阈值

通过系统化规则清洗，能显著提升训练数据质量，为大模型训练奠定坚实基础。