La normalización en el preprocesamiento de datos se refiere al proceso de normalizar los datos para hacerlos más consistentes y más fáciles de usar por los sistemas informáticos. La normalización es un paso vital en el preprocesamiento de datos, ya que puede ayudar a estandarizar los datos, resolver inconsistencias y reducir redundancias.
El preprocesamiento de datos a menudo se realiza para prepararlos para su uso con un sistema de aprendizaje automático, y la normalización es uno de los componentes más importantes. Implica formatear los datos de manera consistente, lo que da como resultado una forma más normalizada y más fácil de leer e interpretar. Sin normalización, los datos se volverían más complejos y difíciles de procesar para las máquinas. La normalización ayuda a garantizar que los datos se mantengan coherentes y la máquina pueda leerlos más fácilmente.
La normalización implica ajustar los valores, rangos y formatos de los datos para que sean más consistentes. Esto puede incluir ajustar la escala de los datos, eliminar valores atípicos, eliminar redundancias, completar valores faltantes o agrupar valores.
La normalización de datos puede ayudar a mejorar la precisión al utilizar modelos de aprendizaje automático, como ayudar a reducir los efectos del sesgo o aumentar la velocidad de procesamiento. También ayuda a garantizar que los datos estén listos para un uso eficiente en otras aplicaciones.
En general, la normalización es un paso vital en el preprocesamiento de datos, ya que ayuda a garantizar que los datos estén en una forma consistente y uniforme. Esta uniformidad hace que los datos sean más fáciles de leer, interpretar y usar con modelos de aprendizaje automático.
