La pre-elaborazione dei dati è un passaggio importante in qualsiasi progetto di machine learning. Implica la trasformazione di set di dati grezzi in un formato pronto per l'uso in modo che i modelli possano essere addestrati con esso. Le fasi comuni della pre-elaborazione dei dati includono la pulizia dei dati, la progettazione delle funzionalità, la normalizzazione dei dati e la selezione delle funzionalità. La pulizia dei dati comporta l'identificazione e la risoluzione di eventuali errori, valori anomali o valori mancanti. L'ingegneria delle funzionalità è il processo di trasformazione delle funzionalità esistenti per creare nuove funzionalità che catturino meglio le informazioni contenute nei dati grezzi. La normalizzazione dei dati viene utilizzata per ridimensionare i valori di determinate funzionalità in un intervallo standard che consente confronti più significativi tra le funzionalità. Nella selezione delle funzioni, le funzioni irrilevanti e ridondanti vengono rimosse per ridurre la complessità del modello e migliorarne la precisione.
Descrivi le fasi di pre-elaborazione dei dati in un progetto di machine learning