数据清洗中的异常检测算法应用

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。异常检测作为数据清洗的核心环节，能够有效识别并处理噪声数据。

常见异常检测方法

1. 基于统计的方法

import numpy as np
from scipy import stats

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

2. 基于距离的方法

from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor

lof = LocalOutlierFactor(n_neighbors=20)
outlier_labels = lof.fit_predict(data)
outliers = data[outlier_labels == -1]

3. 基于聚类的方法

from sklearn.cluster import DBSCAN

clustering = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
cluster_labels = clustering.fit_predict(data)
# 标记为噪声的点即为异常值

实际应用建议

对于大模型训练数据，建议采用多方法结合策略，先用统计方法快速筛选，再用机器学习算法精细识别。同时要建立数据质量监控机制，防止异常数据重新流入训练集。

复现步骤

1. 加载数据并预处理
2. 应用Z-Score检测异常值
3. 使用LOF算法验证结果
4. 评估异常值处理效果