Normalisasi dalam Data Preprocessing mengacu pada proses normalisasi data agar lebih konsisten dan mudah digunakan oleh sistem komputer. Normalisasi adalah langkah penting dalam prapemrosesan data karena dapat membantu standarisasi data, menyelesaikan inkonsistensi, dan mengurangi redundansi.
Pemrosesan awal data sering kali dilakukan untuk menyiapkan data untuk digunakan dengan sistem pembelajaran mesin, dan normalisasi adalah salah satu komponen terpenting. Ini melibatkan pemformatan data dengan cara yang konsisten, menghasilkan bentuk yang lebih normal sehingga lebih mudah dibaca dan diinterpretasikan. Tanpa normalisasi, data akan menjadi lebih kompleks dan sulit diproses oleh mesin. Normalisasi membantu memastikan bahwa data tetap konsisten dan dapat dibaca lebih mudah oleh mesin.
Normalisasi melibatkan penyesuaian nilai, rentang, dan format data agar menjadi lebih konsisten. Hal ini dapat mencakup penyesuaian skala data, menghilangkan outlier, menghilangkan redundansi, mengisi nilai yang hilang, atau mengelompokkan nilai.
Normalisasi data dapat membantu meningkatkan akurasi saat menggunakan model pembelajaran mesin, seperti membantu mengurangi efek bias atau meningkatkan kecepatan pemrosesan. Hal ini juga membantu memastikan bahwa data siap digunakan secara efisien dalam aplikasi lain.
Secara keseluruhan, normalisasi adalah langkah penting dalam prapemrosesan data karena membantu memastikan data berada dalam bentuk yang konsisten dan seragam. Keseragaman ini membuat data lebih mudah dibaca, diinterpretasikan, dan digunakan dengan model pembelajaran mesin.
