在大模型训练过程中，数据分布可视化是确保数据质量与模型性能的关键步骤。本文将介绍一套可复现的数据分布可视化方案，帮助数据科学家更好地理解训练数据。
核心思路
通过构建多维度的可视化管道，包括数据分布图、特征相关性矩阵和异常值检测，全面评估训练集质量。
实现步骤
- 基础统计可视化：使用matplotlib绘制数据分布直方图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 假设data为numpy数组
plt.hist(data, bins=50, alpha=0.7)
plt.xlabel('特征值')
plt.ylabel('频次')
plt.title('数据分布直方图')
plt.show()
- 箱线图分析：识别异常值和分布范围
import seaborn as sns
sns.boxplot(data=data)
plt.title('特征分布箱线图')
- 相关性热力图：展示多特征间关系
import pandas as pd
# df为DataFrame
corr_matrix = df.corr()
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
最佳实践建议
- 优先处理高相关性特征对
- 关注长尾分布和极端值
- 结合业务场景解读可视化结果
该方案可作为数据预处理的标准流程，提升大模型训练数据质量。
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