数据清洗算法在不同场景下的适用性分析

数据清洗算法在不同场景下的适用性分析

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文将对比分析几种常用数据清洗算法在不同场景下的适用性。

1. 异常值检测算法对比

Z-Score方法适用于正态分布数据：

import numpy as np
from scipy import stats

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

IQR方法更适用于偏态分布：

def iqr_outliers(data):
    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
    return np.where((data < lower_bound) | (data > upper_bound))[0]

2. 缺失值处理策略

对于大模型训练数据，建议根据缺失比例选择策略：

• 缺失率<5%：删除缺失行
• 缺失率5-30%：使用均值填充
• 缺失率>30%：考虑特征删除或高级插补方法

3. 实际应用建议

在金融风控场景中，IQR方法优于Z-Score；而在推荐系统中，需结合业务语义进行自定义清洗规则。建议构建可复现的数据清洗流水线，确保清洗过程透明可控。

通过对比测试不同算法在特定数据集上的表现，可以为大模型训练选择最优的清洗策略。