数据质量控制自动化工具使用指南

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文将介绍如何使用Python自动化工具进行数据质量控制。

数据质量检查流程

首先安装必要的库：

pip install pandas numpy missingno matplotlib seaborn

核心代码示例

import pandas as pd
import numpy as np
import missingno as msno
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('dataset.csv')

# 1. 基础信息检查
print(df.info())
print(df.describe())

# 2. 缺失值检测
msno.matrix(df)
plt.show()

# 3. 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))).sum())
print(outliers)

# 4. 自动化清洗函数
def clean_data(df):
    # 删除完全重复行
    df = df.drop_duplicates()
    
    # 处理缺失值
    df = df.fillna(df.mean())  # 数值型用均值填充
    
    # 异常值处理
    for col in df.select_dtypes(include=[np.number]).columns:
        Q1 = df[col].quantile(0.25)
        Q3 = df[col].quantile(0.75)
        IQR = Q3 - Q1
        lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
        upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
        df[col] = df[col].clip(lower_bound, upper_bound)
    
    return df

# 应用清洗
cleaned_df = clean_data(df)
cleaned_df.to_csv('cleaned_dataset.csv', index=False)

实践建议

• 建立数据质量基线，定期监控
• 针对不同特征类型采用差异化处理策略
• 将自动化脚本集成到CI/CD流程中

该方法可有效提升特征工程效率，确保训练数据质量。