Mechanismen zur Sicherung der Datenqualität
Die Angemessenheit der Daten wird durch ein dreistufiges Validierungssystem sichergestellt:
- Vorverarbeitungskontrolle::
Hinzufügen des Parameters VALIDATION_RULES zu .env.local, um Geschäftsregeln zu definieren (z.B. "order_date >= customer_join_date") - Echtzeit-Kalibrierung::
Aktivieren Sie den Parameter -strict-mode, um die Generierung automatisch abzubrechen, wenn der Anteil der anomalen Daten 5% übersteigt. - Post-Check::
Verwenden Sie das integrierte Skript validate.py, um SQL-Assertion-Prüfungen durchzuführen (z. B. "SELECT COUNT(*) WHERE age < 0″)
Typische Probleme werden behandelt:
- Für zirkuläre Verweise: Fügen Sie bei der Erzeugung das Flag -no-circular-deps hinzu.
- Probleme mit Werten, die außerhalb des zulässigen Bereichs liegen: Konfiguration von fields.price.min=0 fields.price.max=10000 Beschränkungen
- Verwenden Sie den Parameter -sampling-ratio=0.1, um eine kleine Stichprobe für die Validierung zu erzeugen.
Die Lösung wurde getestet, um die Fehlerrate der Datenlogik auf weniger als 0,21 zu reduzieren TP3T
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMetabase AI Dataset Generator: Schnelles Generieren echter Datensätze für Demonstration und AnalyseDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann ich anomale Verknüpfungen im generierten Datensatz verhindern, die nicht zur Geschäftslogik passen?
