数据验证是机器学习项目中确保数据质量的关键步骤，直接影响模型性能。以下是核心方法与工具推荐：
1. 数据清洗 🧹
- 处理缺失值：使用插值或删除缺失样本
- 去除重复数据：通过唯一标识符筛选
- 格式标准化：统一日期、货币等字段格式
2. 格式验证 📄
- 检查数据类型是否符合预期（如整数/字符串）
- 验证文件扩展名（如
.csv/.json） - 使用正则表达式匹配特定模式
3. 范围与分布检查 📊
- 确认数值在合理区间（如温度0-100℃）
- 分析分布是否异常（如极端偏斜）
- 使用箱线图/直方图可视化
4. 一致性验证 🔍
- 检查跨字段逻辑关系（如出生日期与年龄）
- 验证数据源一致性（如API与数据库）
- 使用约束规则（如性别字段只能为男/女）
5. 异常检测 🔎
- 使用Z-score检测离群值
- 通过IQR方法过滤异常数据
- 结合业务规则定义阈值
6. 实时验证工具 🛡️
- Python Pandas：数据清洗与验证库
- Great Expectations：开源数据验证框架
- Talend：企业级数据质量工具
⚠️ 提示：数据验证应与数据预处理环节结合进行，建议参考数据预处理教程进一步学习
需要更多实战案例可查看：数据验证案例库 📁