Spiega cos'è la pre-elaborazione dei dati e tre passaggi utilizzati nel processo.
Il preprocessing dei dati è il processo di preparazione dei dati per ulteriori analisi. Di solito 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. Il preprocessing include passaggi come la pulizia dei dati, l'imputazione dei valori mancanti, la normalizzazione, la riduzione dei dati e l'ingegneria delle caratteristiche. La pulizia dei dati è il processo di rimozione dei record non validi o incompleti dal set di dati. L'esplorazione dei dati comporta l'esplorazione del dataset per comprendere meglio i dati e identificare eventuali problemi. La trasformazione dei dati comporta la trasformazione dei dati in un formato adatto, come la ridimensionamento e la codifica. La riduzione dei dati è il processo di riduzione del set di dati pur preservando le informazioni necessarie per ulteriori analisi. L'ingegneria delle caratteristiche comporta la creazione o la manipolazione di caratteristiche che possono essere utilizzate negli algoritmi di apprendimento automatico.