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. 

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.