データ前処理（Data Preprocessing）は、機械学習やディープラーニングのタスクに適した形式でデータを準備するための手順や処理のことです。データ前処理は、データセットの品質向上やモデルの学習効率の向上に寄与します。

データ前処理には、以下のような一般的な手順が含まれます：

1. データクリーニング（Data Cleaning）: 欠損値や異常値の処理を行います。欠損値は補完したり、削除したりします。異常値は修正したり、除外したりします。

2. データ変換（Data Transformation）: データのスケールや分布を変換することで、モデルの学習を効果的にすることがあります。例えば、数値データの正規化や標準化を行ったり、カテゴリカルデータを数値にエンコードしたりします。

3. 特徴選択（Feature Selection）: データセットから有用な特徴を選択します。不要な特徴の削除や、互いに強く相関する特徴の削除などが含まれます。

4. 特徴エンジニアリング（Feature Engineering）: 既存の特徴から新たな特徴を生成することで、モデルの性能を向上させることができます。例えば、特徴の組み合わせや尺度変換、テキストデータのトークン化やベクトル化などがあります。

5. データ分割（Data Splitting）: データセットを訓練データとテストデータに分割します。訓練データでモデルを学習し、テストデータでモデルの性能を評価します。

これらのデータ前処理手法は、モデルの学習や予測の品質向上に寄与します。適切なデータ前処理を行うことで、モデルの学習が安定し、過学習やデータの偏りの問題を軽減することができます。また、データの特性に合わせて適切な前処理手法を選択することも重要です。