En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] Beskriv data forbehandlingsstegene i et maskinlæringsprosjekt [/INST] Data forbehandling er et viktig steg i ethvert maskinlæringsprosjekt. Det innebærer å transformere rå datasett til en ferdig brukbar form, slik at modeller kan trenes med det. Vanlige steg i data forbehandling inkluderer datarensing, egenskapsutvikling, data normalisering og egenskapsvalg. Datarensing innebærer å identifisere og håndtere eventuelle feil, avvik eller manglende verdier. Egenskapsutvikling er prosessen med å transformere eksisterende egenskaper for å skape nye egenskaper som bedre fanger opp informasjonen som finnes i rådataene. Data normalisering brukes til å skalere verdiene til visse egenskaper til en standard rekkevidde, noe som tillater mer meningsfulle sammenligninger mellom egenskaper. I egenskapsvalg fjernes irrelevante og overflødige egenskaper for å redusere kompleksiteten i modellen og forbedre dens nøyaktighet.