特征工程中的数据清洗技术应用

特征工程中的数据清洗技术应用

在大模型训练过程中，数据质量直接决定了模型性能。本文将深入探讨特征工程中关键的数据清洗技术，并提供可复现的实践方案。

常见数据问题识别

首先需要识别数据集中的典型问题：

1. 缺失值处理 - 使用pandas的isnull()方法检测缺失值
2. 异常值检测 - 通过箱线图或3σ原则识别离群点
3. 重复数据 - 利用duplicated()函数发现重复记录

核心清洗策略

import pandas as pd
import numpy as np

# 1. 缺失值处理
# 删除法：df.dropna()
# 填充法：df.fillna(df.mean()) 或 df.fillna(method='ffill')

# 2. 异常值处理
Q1 = df.quantile(0.25)
Q3 = df.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
df_cleaned = df[~((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]

# 3. 数据类型标准化
# 使用pd.to_numeric()统一数值格式

大模型场景特异性

针对大模型训练，建议采用：

• 文本数据清洗：去除特殊字符、标准化编码
• 特征归一化：使用StandardScaler或MinMaxScaler
• 高维稀疏处理：通过TF-IDF转换文本特征

这些技术在实际项目中可显著提升模型收敛速度和泛化能力。