Pour assurer la qualité des données, il est essentiel de procéder à un prétraitement efficace. Cela inclut le nettoyage des données pour éliminer ou corriger les erreurs et les incohérences, la transformation des données pour les rendre utilisables par le modèle (comme la conversion de données catégorielles en format numérique), la réduction de la dimensionnalité pour supprimer les caractéristiques redondantes et améliorer l'efficacité de l'apprentissage, ainsi que la normalisation pour que toutes les données soient sur une échelle comparable et donc plus facilement analysables par le modèle. Une bonne qualité de données conduit à des résultats plus précis et fiables.