在大模型训练过程中，异常值检测是特征工程中不可忽视的重要环节。异常值不仅会影响模型性能，还可能导致过拟合或欠拟合问题。
常用异常值检测方法
1. 基于统计的方法
使用Z-Score进行检测：
import numpy as np
from scipy import stats
# Z-Score方法
z_scores = np.abs(stats.zscore(data))
outliers = np.where(z_scores > 3)
2. 基于IQR的检测
Q1 = np.percentile(data, 25)
Q3 = np.percentile(data, 75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
outliers = np.where((data < lower_bound) | (data > upper_bound))
3. 基于孤立森林的检测
from sklearn.ensemble import IsolationForest
iso_forest = IsolationForest(contamination=0.1)
outliers = iso_forest.fit_predict(data.reshape(-1, 1))
# -1表示异常值，1表示正常值
实战建议
在实际项目中，建议结合多种方法进行异常值检测。对于大模型训练数据，可先使用统计方法快速筛选，再用机器学习方法验证。注意保存原始数据的备份，避免误删重要数据。
数据清洗技巧
- 使用pandas的describe()函数快速查看数据分布
- 绘制箱线图观察异常值分布
- 建立异常值处理规则文档，便于团队协作
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