DeepSeek模型应用搭建过程中数据预处理的关键步骤有哪些？

在DeepSeek模型应用搭建里，数据预处理很关键，能有效提升模型性能与训练效率，其关键步骤如下：

数据收集

广泛收集与任务相关的数据，如做文本分类，需收集各类文本；做图像识别，则收集不同场景、角度的图像。数据来源可以是公开数据集、网络爬虫、企业内部数据库等。

数据清洗

• ​​缺失值处理​​：对于存在缺失值的数据，可选择删除含缺失值的记录，或者用均值、中位数、众数等填充，也能通过预测模型估算缺失值。
• ​​重复值处理​​：找出并删除数据集中的重复记录，避免模型学习到重复信息。
• ​​异常值处理​​：依据业务知识和统计方法识别异常值，可将其删除或修正。

数据标注（有监督学习）

若任务是有监督学习，需为数据添加标签。如图像分类任务，要给每张图像标注所属类别；文本情感分析任务，需标注文本的情感极性（积极、消极、中性）。

数据划分

将处理好的数据按一定比例划分为训练集、验证集和测试集。常见的划分比例是训练集70%、验证集15%、测试集15%，也可根据实际情况调整。训练集用于模型学习，验证集用于调整模型参数和选择模型，测试集用于评估最终模型性能。

特征提取与转换

• ​​数值特征​​：对数值型数据进行标准化或归一化处理，使数据具有相同的尺度，加快模型收敛速度。如将数据缩放到[0,1]区间或使其均值为0、标准差为1。
• ​​类别特征​​：采用独热编码、标签编码等方法将类别型数据转换为数值型数据，以便模型处理。
• ​​文本特征​​：对于文本数据，可使用词袋模型、TF - IDF、词嵌入等方法提取文本特征。
• ​​图像特征​​：图像数据可进行灰度化、归一化、裁剪、旋转等操作，还可使用卷积神经网络自动提取图像特征。

数据增强（可选）

为增加数据多样性，提升模型的泛化能力，可对数据进行增强。图像数据可通过翻转、旋转、缩放、添加噪声等方式增强；文本数据可采用同义词替换、插入、删除等方法增强。