时间序列数据预处理优化策略研究

时间序列数据预处理优化策略研究

在大模型训练中，时间序列数据的预处理质量直接影响模型性能。本文分享几个实用的预处理优化策略。

1. 缺失值处理优化

import pandas as pd
import numpy as np

def advanced_fillna(df, method='linear'):
    if method == 'linear':
        # 线性插值，避免极端值影响
        return df.interpolate(method='linear', limit_direction='both')
    elif method == 'forward':
        # 前向填充，适用于趋势明显的序列
        return df.fillna(method='ffill')
    else:
        # 中位数填充，对异常值鲁棒
        return df.fillna(df.median())

2. 异常值检测与处理

from scipy import stats

def detect_outliers_iqr(series, threshold=1.5):
    Q1 = series.quantile(0.25)
    Q3 = series.quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    lower_bound = Q1 - threshold * IQR
    upper_bound = Q3 + threshold * IQR
    return (series < lower_bound) | (series > upper_bound)

# 应用：剔除异常值或使用边界值替换

3. 数据标准化策略

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler

# 对于大模型训练，建议使用StandardScaler进行标准化
scaler = StandardScaler()
# 或者MinMaxScaler进行归一化处理

这些方法在实际项目中已验证有效，建议根据具体业务场景选择合适的预处理策略。