Data-preprocessing is een cruciale stap in het machine learning-proces, waarbij ruwe gegevens worden getransformeerd en voorbereid voor analyse en modellering. Dit kan omvatten het reinigen van gegevens (het verwijderen van ruis, inconsistenties en ontbrekende waarden), het normaliseren van gegevens (het schalen van variabelen naar vergelijkbare bereiken), het coderen van categorische variabelen en het selecteren van relevante kenmerken.