A preparação de dados é vital na aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina, garantindo a integridade e coesão dos dados para otimizar o desempenho e obter resultados positivos. Esta etapa é fundamental na criação de modelos de Aprendizado de Máquina, pois os dados são a base de qualquer classificador. Este estudo teve como objetivo o pré-processamento, que inclui a limpeza e remoção de dados irrelevantes, a identificação e correção de erros, o tratamento de valores ausentes e a eliminação de informações desnecessárias, assegurando a qualidade dos dados utilizados nas análises. O processo de manipulação e preparação envolveu a integração de dados de várias fontes, a transformação dos dados para formatos adequados, como normalização ou codificação de variáveis, e a redução da dimensionalidade do conjunto de dados para simplificar a análise e melhorar o desempenho dos algoritmos. A etapa subsequente consistiu na divisão da amostra em conjuntos de treinamento e teste que permite avaliar a capacidade do modelo não apenas com os dados de ajuste, mas também sua habilidade de generalização para novas observações. Uma maior disponibilidade de observações geralmente implica proporções mais elevadas para o conjunto de treinamento, garantindo uma representatividade adequada dos dados no processo de ajuste. Em conclusão, a preparação de dados é fundamental para a qualidade e eficácia das análises em abordagens de aprendizado de máquina, fornecendo uma base sólida para a construção de modelos preditivos.
