डेटा प्रीप्रोसेसिंग किसी भी मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट में एक महत्वपूर्ण कदम है। इसमें गलत, अपूर्ण, अनुचित रूप से प्रारूपित, या दोहराए गए डेटा को तैयार करने के लिए डेटा की सफाई, रूपांतरण और पुनर्गठन शामिल है। एक मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट में डेटा प्रीप्रोसेसिंग के मुख्य चरणों को हटाने या भरने से संभाला जा सकता है, जबकि बाहरी और गलत डेटा को हटाया जा सकता है या ठीक किया जा सकता है। डेटा रूपांतरणः इसमें मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में उपयोग के लिए डेटा को एक प्रारूप में परिवर्तित करना शामिल है। इसमें स्केलिंग, हाइपरकोडिकल, स्केलिंग या स्केव्डिंग शामिल हैं।
मशीन लर्निंग परियोजना में डेटा पूर्व-प्रसंस्करण चरणों का वर्णन करें