 Comment le prétraitement des données est-il utilisé dans l'apprentissage automatique ?
Le prétraitement des données est une étape cruciale du machine learning. Cela implique de nettoyer les données, de normaliser les valeurs et d'appliquer des méthodes de sélection de caractéristiques pour réduire la dimensionnalité des données. Le prétraitement des données est nécessaire pour rendre les données plus faciles à utiliser et à interpréter, car il peut améliorer les performances des algorithmes d'apprentissage en supprimant le bruit et les valeurs aberrantes ainsi qu'en sélectionnant les caractéristiques les plus pertinentes.