特征工程中的异常值检测技术对比：基于统计与机器学习方法的应用效果评估

在大模型训练中，异常值检测是特征工程的关键环节。本文对比了基于统计方法和机器学习方法的异常值检测效果。

统计方法实现 使用Z-Score方法检测异常值，适用于数据近似正态分布的情况：

import numpy as np
from scipy import stats

def detect_outliers_zscore(data, threshold=3):
    z_scores = np.abs(stats.zscore(data))
    return np.where(z_scores > threshold)[0]

机器学习方法实现 采用Isolation Forest算法，对高维数据效果更佳：

from sklearn.ensemble import IsolationForest

def detect_outliers_isolation(data, contamination=0.1):
    iso_forest = IsolationForest(contamination=contamination, random_state=42)
    predictions = iso_forest.fit_predict(data)
    return np.where(predictions == -1)[0]

实验对比 在模拟数据集上测试两种方法，统计方法对单变量异常敏感但易误判，而Isolation Forest能处理多维复杂关系。建议根据数据分布特征选择合适方法，也可结合使用以提升检测精度。

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