Se realizo un proceso de selección y transformación los atributos de los datos originales, con el fin de mejorar los modelos de clasificación. En esta  tipo de tratamiento se pueden combinar características o crear nuevos atributos, de igual manera se eliminaron características irrelevantes o redundantes.  En este caso se redujeron el número de variables, esto debido a que mcuhas de ellas tenia contenido nulo.

El objetivo es la clasificación de pacientes, por lo que es necesario preparar los datos para el entrenamiento de los diferentes modelos de clasificación realizando tareas de integración, transformación y normalización de los registros en un conjunto de datos. Para ello, los registros de cada participante se caracterizan mediante un “vector de características” calculado a partir de la extracción de tres atributos por cada día, basados en el nivel de actividad registrado.