在進(jìn)行類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以前，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是一個(gè)非常重要的步驟，它可以顯著影響模型的性能和訓(xùn)練效率。以下是對(duì)選項(xiàng)的分析：

A: 將數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化
離散化是指將連續(xù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散的類別。這在某些情況下可能有用，但對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，通常更傾向于使用連續(xù)數(shù)據(jù)，因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)擅長(zhǎng)處理連續(xù)特征。

B: 將數(shù)據(jù)正規(guī)化于0到1之間
這是一個(gè)非常常見且重要的步驟。正規(guī)化可以幫助加速訓(xùn)練過程，提高模型的收斂速度，并防止某些特征在數(shù)值上占據(jù)主導(dǎo)地位。將數(shù)據(jù)縮放到0到1之間是常用的正規(guī)化方法之一。

C: 將所有類別屬性直接用0, 1, 2, 3取代成數(shù)值型屬性
這種方法被稱為標(biāo)簽編碼，對(duì)于某些算法是可行的，但對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通常更好的方法是使用獨(dú)熱編碼（one-hot encoding）。直接用整數(shù)編碼類別可能會(huì)引入無序關(guān)系，影響模型性能。

D: 不需要任何準(zhǔn)備
這通常不是一個(gè)好的做法。未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)可能包含不同尺度的特征，缺失值或不適合直接輸入模型的格式，都會(huì)影響模型的表現(xiàn)。

綜合以上分析，選項(xiàng)B是最適合的答案。將數(shù)據(jù)正規(guī)化到0到1之間是進(jìn)行類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前的一個(gè)重要步驟，因?yàn)樗兄谔岣吣Ｐ偷挠?xùn)練效率和性能。