数据预处理阶段的错误处理策略

在大模型训练中，数据预处理阶段的错误处理至关重要。本文将对比几种主流的数据错误处理策略。

问题场景：在处理大规模文本数据时，常见问题包括缺失值、异常值和格式错误。

策略对比：

基础填充策略：使用均值/众数填充缺失值

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据
 df = pd.DataFrame({'feature1': [1, 2, np.nan, 4], 'feature2': ['a', 'b', 'c', np.nan]})
# 填充数值型缺失值
 df['feature1'].fillna(df['feature1'].mean(), inplace=True)
# 填充分类型缺失值
 df['feature2'].fillna(df['feature2'].mode()[0], inplace=True)

高级插值策略：使用线性插值处理时间序列数据

# 对数值列进行插值
 df.interpolate(method='linear', inplace=True)

规则过滤策略：基于业务规则的异常值检测

# 使用Z-score方法识别异常值
from scipy import stats
z_scores = np.abs(stats.zscore(df['feature1']))
outliers = df[z_scores > 3]
# 删除异常值
 df_cleaned = df[z_scores <= 3]

推荐实践：在特征工程阶段，建议采用组合策略，先进行基础填充，再使用高级插值方法处理时间序列数据，最后通过业务规则过滤异常值。这种分层处理方式既保证了数据完整性，又避免了信息丢失。