特征工程中数据质量控制机制设计

特征工程中数据质量控制机制设计

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文分享一套可复现的数据质量控制方案。

核心问题

特征工程中常见的数据质量问题包括：缺失值、异常值、数据分布偏移等。以某NLP项目为例，原始文本数据存在大量空值和特殊字符。

解决方案

1. 缺失值检测与处理

import pandas as pd
import numpy as np

def detect_missing(df):
    missing_info = df.isnull().sum()
    missing_percent = (missing_info / len(df)) * 100
    return pd.DataFrame({'count': missing_info, 'percent': missing_percent})

# 应用：
missing_df = detect_missing(df)
print(missing_df[missing_df['percent'] > 5])

2. 异常值检测

from scipy import stats

# 使用Z-score方法识别异常值
z_scores = np.abs(stats.zscore(df['numeric_column']))
outliers = df[z_scores > 3]

3. 数据分布监控 使用可视化工具监控特征分布变化，建立基线分布用于异常检测。

实施建议

• 建立数据质量检查清单
• 设置自动化监控告警机制
• 定期评估数据质量指标

这套方案已在多个项目中验证有效，建议团队在特征工程流程中集成该控制机制。