 Créez un guide en 10 étapes pour le prétraitement des données pour un projet d'apprentissage automatique.
1. Collecte de données : Collectez des données provenant de diverses sources et stockez-les de manière organisée. \n2. Exploration des données : examinez les données et déterminez leur contenu, leur qualité et leur structure.\n3. Nettoyage des données : identifiez, corrigez et supprimez les valeurs aberrantes, les valeurs incorrectes et les entrées non valides.\n4. Intégration des données : fusionnez plusieurs ensembles de données si nécessaire et nettoyez davantage les données.\n5. Transformation des données : Transformez les données dans un format et/ou une représentation requis.\n6. Réduction des données : réduisez les dimensions des données en éliminant les fonctionnalités redondantes ou non pertinentes.\n7. Discrétisation des données : fractionnez les données continues en groupes ou en tranches.\n8. Sélection des fonctionnalités : sélectionnez les fonctionnalités les plus importantes et les plus pertinentes pour le modèle. \n9. Mise à l'échelle des données : normalisez les données en mettant à l'échelle toutes les fonctionnalités sur des plages similaires.\n10. Récupération des données : enregistrez les données prétraitées sous une forme appropriée pour les utiliser dans les étapes suivantes.