Le preprocessing et le feature engineering constituent deux étapes essentielles avant l’entraînement d’un modèle de machine learning. Le preprocessing vise à nettoyer et préparer les données en corrigeant les valeurs manquantes, les types ou les échelles pour garantir un jeu de données cohérent. Le feature engineering quant à lui, consiste à transformer ou créer des variables afin de révéler des patterns plus informatifs pour le modèle. Ensemble, ces deux phases permettent de passer de données brutes à des données réellement exploitables afin d'améliorer la qualité et la performance finale d’un modèle.

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