段階にわけることができる。このワークフローの中で、データ収集が最も時間がかかる段階である。割前後の時間を占める場合もある。測定などにより収集されたデータ(特徴量)には、異常値や欠損値が含まれる場合がある。した異常値や欠損値は、機械学習時に、悪影響を及ぼす。そのため、学習を始める前に、異常値や欠損値に対して、除去したり、あるいは線形補間したりする。線形補間を行う場合に、トレーニングデータの線形補間を行うときに、テストデータの情報を使用しないように注意する必要がある。異常値や欠損値を対処した後に、必要に応じて、各特徴量に対して正規化(標準化)を行う。正規化は、学習時に、各特徴量を平等に扱うための前処理にあたる。前後のスケールとなる。このとき、両者をそのまま学習に使ったとき、降水量のスケールが大きいので、降水量の変化が、気温の変化に比べて、学習の結果に強く影響を与えてしまう。このように、単位の異なる特徴量をそのままで学習に使用したとき、特徴量同士の扱いは平等でなくなる。なるように変換したりする方法などがある。