Предварительная обработка данных положительно влияет на производительность моделей машинного обучения. 15 Вот несколько способов:

• Обеспечивает высокое качество данных, поступающих в модель. 1 Сырые данные часто содержат ошибки, несоответствия и шум, которые могут негативно повлиять на работу модели. 1 Очистив и преобразовав данные, можно сгладить эти проблемы, что приведёт к повышению точности модели. 1
• Уменьшает сложность данных, облегчая моделям изучение закономерностей и взаимосвязей. 1 Это может привести к ускорению времени обучения и повышению эффективности работы модели. 1
• Улучшает стабильность и сходимость алгоритмов машинного обучения, особенно тех, которые чувствительны к масштабам признаков, например градиентный спуск. 1
• Оптимизирует использование вычислительных ресурсов: ненужная или избыточная информация удаляется, что упрощает процесс обучения. 5