Thuộc tính “Loại khách hàng” có hai giá trị: “VIP”, “Premium” và “Economic” là thuộc tính thuộc kiểu dữ liệu nào sau đây?

Tiền xử lý dữ liệu là quá trình chuẩn bị dữ liệu thô để làm cho nó phù hợp hơn với các mô hình học máy và các thuật toán khai thác dữ liệu. Các bước chính trong tiền xử lý dữ liệu bao gồm: làm sạch dữ liệu (xử lý các giá trị bị thiếu, loại bỏ nhiễu), chuyển đổi dữ liệu (ví dụ: chuẩn hóa, rời rạc hóa), và rút gọn dữ liệu (ví dụ: giảm chiều dữ liệu, chọn lọc đặc trưng). Thu thập dữ liệu là một bước riêng biệt, xảy ra trước giai đoạn tiền xử lý. Vì vậy, "Thu thập dữ liệu" không phải là một bước của tiền xử lý dữ liệu.

Trong mô hình phân lớp dữ liệu, thuật toán phân lớp được sử dụng chủ yếu trong quá trình huấn luyện. Quá trình huấn luyện sử dụng một tập dữ liệu đã được gán nhãn để xây dựng một mô hình phân lớp. Mô hình này sau đó có thể được sử dụng để dự đoán nhãn cho các dữ liệu mới chưa được gán nhãn. Kiểm thử được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình đã được huấn luyện. Đánh giá là bước xem xét tổng thể chất lượng của mô hình. Dự đoán là bước sử dụng mô hình đã huấn luyện để phân loại dữ liệu mới.