数据清洗中的噪声过滤算法研究

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。噪声过滤作为数据清洗的核心环节，需要系统性地识别和处理各类异常数据。

噪声类型识别

常见的噪声包括：

• 离群点噪声：明显偏离正常范围的数据
• 模糊噪声：语义不清晰或矛盾的信息
• 重复噪声：完全或部分重复的记录

核心算法实现

1. 基于统计的离群点检测

import numpy as np
from scipy import stats

def detect_outliers_zscore(data, threshold=3):
    z_scores = np.abs(stats.zscore(data))
    return z_scores > threshold

# 示例使用
numeric_data = [1, 2, 3, 4, 5, 100]  # 包含异常值
outliers = detect_outliers_zscore(numeric_data)
print(f"异常值索引: {np.where(outliers)[0]}")

2. 基于IQR的检测方法

def detect_outliers_iqr(data):
    Q1, Q3 = np.percentile(data, [25, 75])
    IQR = Q3 - Q1
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
    return (data < lower_bound) | (data > upper_bound)

实战建议

1. 多算法融合：结合Z-Score和IQR方法提高检测准确率
2. 领域适配：根据业务场景调整阈值参数
3. 批量处理：对大规模数据集使用并行计算优化性能

通过系统化的噪声过滤，能显著提升训练数据质量，为大模型提供更可靠的输入特征。