数据预处理阶段的可追溯性设计

在大模型训练过程中，数据预处理的可追溯性是确保模型可靠性和可复现性的关键环节。本文将分享一个实用的数据预处理可追溯性设计方案。

问题背景

在实际项目中，我们经常遇到这样的困境：数据清洗后发现异常值处理不当，但无法回溯到具体是哪一步操作导致的问题。特别是在特征工程阶段，多个转换步骤交织在一起，缺乏有效追踪机制。

解决方案

采用以下可追溯性设计：

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime

class DataTraceability:
    def __init__(self):
        self.trace_log = []
        
    def log_operation(self, operation_name, params, input_shape, output_shape):
        self.trace_log.append({
            'timestamp': datetime.now().isoformat(),
            'operation': operation_name,
            'params': params,
            'input_shape': input_shape,
            'output_shape': output_shape,
        })
        
    def apply_cleaning(self, df):
        original_shape = df.shape
        # 数据清洗逻辑
        df_cleaned = df.dropna()
        df_cleaned = df_cleaned[df_cleaned['value'] > 0]
        
        self.log_operation('data_cleaning', {
            'dropna': True,
            'filter_condition': '> 0'
        }, original_shape, df_cleaned.shape)
        return df_cleaned
        
    def apply_feature_engineering(self, df):
        original_shape = df.shape
        # 特征工程逻辑
        df['log_value'] = np.log(df['value'])
        df['squared_value'] = df['value'] ** 2
        
        self.log_operation('feature_engineering', {
            'operations': ['log', 'square'],
            'new_features': ['log_value', 'squared_value']
        }, original_shape, df.shape)
        return df