Data forbehandling er et avgjørende trinn i maskinlæring. Det innebærer å rense dataene, normalisere verdiene og anvende metoder for utvalg av egenskaper for å redusere dimensjonaliteten til dataene. Data forbehandling er nødvendig for å gjøre dataene enklere å bruke og tolke, da det kan forbedre ytelsen til læringsalgoritmene ved å fjerne støy og avvik samt velge de mest relevante egenskapene.
Hvordan brukes data forbehandling i maskinlæring? 