模型训练前数据预处理标准化流程构建

在大模型训练过程中，数据预处理标准化流程是确保模型性能的关键环节。本文将构建一套完整的数据预处理标准化流程，涵盖数据清洗、特征工程和数据格式化等核心步骤。

1. 数据清洗标准化流程 首先进行缺失值处理：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('dataset.csv')
# 检查缺失值
print(df.isnull().sum())
# 删除缺失值超过50%的列
threshold = len(df) * 0.5
df = df.dropna(thresh=threshold, axis=1)
# 填充数值型缺失值为中位数
numeric_columns = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
for col in numeric_columns:
    df[col].fillna(df[col].median(), inplace=True)

2. 特征工程标准化 进行特征编码和归一化处理：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder

# 分类变量编码
categorical_columns = df.select_dtypes(include=['object']).columns
for col in categorical_columns:
    le = LabelEncoder()
    df[col] = le.fit_transform(df[col].astype(str))

# 数值特征标准化
scaler = StandardScaler()
numeric_columns = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
df[numeric_columns] = scaler.fit_transform(df[numeric_columns])

3. 数据格式化与验证 最终输出标准化格式：

# 保存处理后数据
output_path = 'processed_dataset.csv'
df.to_csv(output_path, index=False)
print(f"数据预处理完成，保存至{output_path}")

该流程确保了数据质量的一致性，为后续模型训练奠定了坚实基础。