在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。异常值检测是数据清洗的关键环节，本文将分享几种实用的异常值识别与处理方法。
异常值检测方法
1. 统计方法
使用Z-Score方法识别偏离均值超过3个标准差的数据点：
import numpy as np
from scipy import stats
# 计算Z-Score
z_scores = np.abs(stats.zscore(data))
outliers = np.where(z_scores > 3)[0]
2. IQR方法
基于四分位数范围识别异常值：
Q1 = np.percentile(data, 25)
Q3 = np.percentile(data, 75)
IQR = Q3 - Q1
outliers = data[(data < Q1 - 1.5 * IQR) | (data > Q3 + 1.5 * IQR)]
3. 基于模型的检测
使用孤立森林算法：
from sklearn.ensemble import IsolationForest
iso_forest = IsolationForest(contamination=0.1)
outlier_labels = iso_forest.fit_predict(data)
outliers = np.where(outlier_labels == -1)[0]
数据处理策略
对于检测到的异常值，可采用以下处理方式：
- 删除：适用于明显错误的数据点
- 替换：用均值、中位数或众数替换
- 分箱：将极端值归入边界桶
实际应用建议
在大模型训练场景中，建议对文本数据进行长度过滤、重复内容检测等预处理。同时注意保持数据分布的统计特性，避免清洗过程引入偏差。
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