Descrivi le fasi di pre-elaborazione dei dati in un progetto di apprendimento automatico.
Il pre-processing dei dati è un passaggio importante in qualsiasi progetto di machine learning. Consiste nella trasformazione di set di dati grezzi in una forma pronta all'uso in modo che i modelli possano essere addestrati con essi. I passaggi comuni del pre-processing dei dati includono la pulizia dei dati, l'ingegneria delle caratteristiche, la normalizzazione dei dati e la selezione delle caratteristiche. La pulizia dei dati consiste nell'identificare e affrontare eventuali errori, valori anomali o valori mancanti. L'ingegneria delle caratteristiche è il processo di trasformazione delle caratteristiche esistenti per creare nuove caratteristiche che catturino meglio le informazioni contenute nei dati grezzi. La normalizzazione dei dati viene utilizzata per ridimensionare i valori di alcune caratteristiche in un intervallo standard che consente confronti più significativi tra le caratteristiche. Nella selezione delle caratteristiche, le caratteristiche irrilevanti e ridondanti vengono rimosse per ridurre la complessità del modello e migliorare la sua precisione.