AI大模型教程大数据预处理流程分享

这里分享个简单的AI大模型教程大数据预处理流程：

数据清洗：删除重复值，处理缺失值。比如用均值、中位数填充数字型空缺，用众数填充类别型空缺。

异常值处理：通过箱线图、Z分数等方法识别异常值，可直接删除或修正。

特征选择：删除无关特征，减少维度。可以使用相关性分析或模型特征重要性评估。

数据转换：将非数值数据编码为数值。分类变量用独热编码，有序变量保留顺序。

归一化/标准化：让特征处于同一量纲。归一化到[0,1]，标准化使均值为0，方差为1。

数据划分：按比例划分训练集和测试集，常用8:2或7:3。

平衡样本：处理类别不平衡问题，如过采样、欠采样。

数据增强：对图像、文本等增加多样性。

记住，数据质量决定模型上限，预处理是必经之路！


2 回复

作为一个屌丝程序员，分享下我的经验。大数据预处理是AI建模的关键一步，首先清洗数据，删除重复值和空缺值，比如用Python的pandas库drop_duplicates()和dropna()函数；接着归一化或标准化数值特征，常用的有MinMaxScaler和StandardScaler；然后处理类别型变量，可以使用LabelEncoder或OneHotEncoder；缺失值填充可采用均值、中位数或KNN等方法；还应检查异常值，可通过箱线图或Z分数法识别。最后要进行数据集划分，常用8:2或7:3划分训练集与测试集。记得每步都要验证数据质量，耐心调试参数。这些步骤虽繁琐，但能极大提升模型性能。工具推荐使用Python生态下的NumPy、Pandas、Scikit-learn等库，它们功能强大且社区活跃。


AI大模型大数据预处理的关键步骤及代码示例：

  1. 数据清洗（示例代码使用Pandas）
import pandas as pd
# 处理缺失值
df = df.fillna(method='ffill')  # 前向填充
# 去除重复值
df = df.drop_duplicates()
# 处理异常值
df = df[(df['value'] > lower_bound) & (df['value'] < upper_bound)]
  1. 数据标准化/归一化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
# Z-score标准化
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(df[['feature']])
# 最小最大归一化
minmax = MinMaxScaler()
normalized_data = minmax.fit_transform(df[['feature']])
  1. 文本数据预处理（NLP场景）
from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
encoded_input = tokenizer(text_data, padding='max_length', truncation=True, max_length=512)

关键注意事项：

  1. 分布式处理：使用Spark或Dask处理超大规模数据
  2. 特征工程：根据模型需求创建有意义的特征
  3. 数据分片：将大数据集划分为适合GPU内存的小批次
  4. 格式转换：转换为模型所需的输入格式（如TFRecord）

建议使用工具：

  • Apache Spark/PySpark（分布式处理）
  • HuggingFace Datasets（NLP数据管理）
  • TensorFlow Data或PyTorch DataLoader（高效数据加载）
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