特征工程中数据预处理流程标准化

在大模型训练中，特征工程的数据预处理流程标准化是确保模型性能的关键环节。本文将分享一套可复现的标准化流程。

1. 数据质量评估 首先进行数据完整性检查：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('dataset.csv')
# 检查缺失值比例
missing_percent = df.isnull().sum() / len(df) * 100
print(missing_percent[missing_percent > 0])

2. 异常值处理 使用IQR方法识别并处理异常值：

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)]

3. 标准化处理 对数值特征进行标准化：

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

该流程确保了数据质量，为大模型训练提供稳定输入。

标准化关键步骤：数据评估 → 异常处理 → 特征缩放