La preelaborazione dei dati è il processo di preparazione dei dati per ulteriori analisi. In genere comporta la pulizia dei dati, l'esplorazione dei dati e la trasformazione dei dati in un formato che può essere elaborato più facilmente da un algoritmo di apprendimento automatico. La pre-elaborazione include passaggi come la pulizia dei dati, l'attribuzione di valori mancanti, la normalizzazione, la riduzione dei dati e la progettazione delle funzionalità. La pulizia dei dati è il processo di rimozione di record non validi o incompleti dal set di dati. L'esplorazione dei dati comporta l'esplorazione del set di dati per comprendere meglio i dati e identificare potenziali problemi. La trasformazione dei dati comporta la trasformazione dei dati in un formato adatto, come il ridimensionamento e la codifica. La riduzione dei dati è il processo di riduzione del set di dati pur conservando le informazioni necessarie per ulteriori analisi. L'ingegneria delle funzionalità comporta la creazione o la manipolazione di funzionalità che possono essere utilizzate negli algoritmi di apprendimento automatico.
Spiega cos'è la pre-elaborazione dei dati e le tre fasi utilizzate nel processo.