特征工程中异常值处理方法研究
在大模型训练过程中，异常值处理是特征工程的关键环节。本文将介绍几种主流的异常值检测与处理方法，并提供可复现的代码示例。
异常值检测方法
1. 基于统计的方法 使用Z-Score方法识别异常值：
import numpy as np
from scipy import stats
# Z-Score方法
z_scores = np.abs(stats.zscore(data))
outliers = data[z_scores > 3]
2. 基于IQR的方法
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 = data[(data < lower_bound) | (data > upper_bound)]
3. 基于机器学习的方法 使用孤立森林检测异常值：
from sklearn.ensemble import IsolationForest
iso_forest = IsolationForest(contamination=0.1)
outlier_labels = iso_forest.fit_predict(data)
outliers = data[outlier_labels == -1]
异常值处理策略
- 删除法：直接移除异常值样本
- 替换法：用均值、中位数替换异常值
- 缩放法：对数据进行标准化或归一化
- 分箱法：将异常值映射到边界值
大模型场景下的考虑
在大模型训练中，建议采用分层处理策略，先用统计方法初步筛选，再用机器学习算法精确定位。同时注意保持数据分布的完整性，避免因过度清洗导致信息丢失。
推荐实践：构建特征工程流水线时，应将异常值处理作为标准步骤纳入数据预处理流程中。
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