数据预处理中的噪声过滤算法对比
在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。噪声过滤作为数据预处理的关键环节，需要系统性地评估不同算法的适用场景。
噪声类型识别
首先需要区分噪声类型：
- 随机噪声：服从正态分布的随机误差
- 系统噪声：具有规律性的偏差
- 异常值：明显偏离正常范围的极端值
核心算法对比
1. 基于统计的过滤（Z-Score方法）
import numpy as np
from scipy import stats
def zscore_filter(data, threshold=3):
z_scores = np.abs(stats.zscore(data))
return data[z_scores < threshold]
适用于数据分布相对正态的情况，阈值可调。
2. 基于距离的过滤（IQR方法）
import numpy as np
def iqr_filter(data, factor=1.5):
Q1 = np.percentile(data, 25)
Q3 = np.percentile(data, 75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - factor * IQR
upper_bound = Q3 + factor * IQR
return data[(data >= lower_bound) & (data <= upper_bound)]
对异常值检测效果较好，不依赖数据分布假设。
3. 基于密度的过滤（DBSCAN）
from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np
def dbscan_filter(data, eps=0.5, min_samples=5):
clustering = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples)
labels = clustering.fit_predict(data.reshape(-1, 1))
# 标签为-1表示噪声点
return data[labels != -1]
适合高维数据，能自动识别复杂噪声模式。
实际应用建议
建议根据数据规模选择算法：小样本使用Z-Score，大数据集考虑IQR，复杂场景采用DBSCAN。在特征工程中，应将过滤后的数据作为高质量输入，提升大模型训练效率。
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