在大模型训练数据处理中，异常检测是数据清洗的关键环节。本文将分享几种实用的异常检测技术及其在特征工程中的应用。
1. 基于统计方法的异常检测
使用Z-Score方法检测数值型特征中的异常值：
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats
def detect_outliers_zscore(df, column, threshold=3):
z_scores = np.abs(stats.zscore(df[column]))
return df[z_scores > threshold]
# 示例使用
# outliers = detect_outliers_zscore(data_df, 'feature_column')
2. 基于IQR的异常检测
对于非正态分布数据，使用四分位距方法：
def detect_outliers_iqr(df, column):
Q1 = df[column].quantile(0.25)
Q3 = df[column].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
return df[(df[column] < lower_bound) | (df[column] > upper_bound)]
3. 基于机器学习的异常检测
使用Isolation Forest算法：
from sklearn.ensemble import IsolationForest
iso_forest = IsolationForest(contamination=0.1, random_state=42)
outlier_labels = iso_forest.fit_predict(data_df)
# -1表示异常值，1表示正常值
4. 多特征联合检测
结合多个特征进行综合判断：
# 计算各特征的异常得分并加权平均
feature_scores = []
for col in feature_columns:
z_score = np.abs(stats.zscore(data_df[col]))
feature_scores.append(z_score)
# 综合异常得分
combined_score = np.mean(feature_scores, axis=0)
在实际应用中，建议根据数据分布特点选择合适的检测方法，并结合领域知识进行人工验证，确保清洗后的数据质量满足大模型训练需求。
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