Crea una guida di 10 passaggi per la pre-elaborazione dei dati per un progetto di apprendimento automatico.
1. Raccolta dati: Raccogliere dati da varie fonti e memorizzarli in modo organizzato.
2. Esplorazione dei dati: Esaminare i dati e determinare il loro contenuto, la qualità e la struttura.
3. Pulizia dei dati: Identificare, correggere ed eliminare valori anomali, valori errati e voci non valide.
4. Integrazione dei dati: Unire più set di dati se necessario e pulire ulteriormente i dati.
5. Trasformazione dei dati: Trasformare i dati in un formato e/o rappresentazione richiesta.
6. Riduzione dei dati: Ridurre le dimensioni dei dati eliminando funzionalità ridondanti o non pertinenti.
7. Discretizzazione dei dati: Suddividere i dati continui in gruppi o bin.
8. Selezione delle funzionalità: Selezionare le funzionalità più importanti e pertinenti per il modello.
9. Scalatura dei dati: Normalizzare i dati scalando tutte le funzionalità in range simili.
10. Recupero dei dati: Salvare i dati pre-elaborati in una forma adatta per l'uso nei passaggi successivi.