데이터 전처리의 정규화는 컴퓨터 시스템에서 데이터를 보다 일관되고 쉽게 사용할 수 있도록 데이터를 정규화하는 프로세스를 의미합니다. 정규화는 데이터를 표준화하고 불일치를 해결하며 중복을 줄이는 데 도움이 되므로 데이터 전처리의 중요한 단계입니다.
데이터 전처리는 기계 학습 시스템에서 사용할 데이터를 준비하기 위해 수행되는 경우가 많으며 정규화는 가장 중요한 구성 요소 중 하나입니다. 여기에는 일관된 방식으로 데이터 형식을 지정하여 읽고 해석하기 더 쉬운 보다 정규화된 형식이 생성됩니다. 정규화가 없으면 데이터가 더 복잡해지고 기계가 처리하기 어려워집니다. 정규화는 데이터의 일관성을 유지하고 시스템에서 더 쉽게 읽을 수 있도록 하는 데 도움이 됩니다.
정규화에는 데이터의 값, 범위 및 형식을 조정하여 데이터의 일관성을 높이는 작업이 포함됩니다. 여기에는 데이터 규모 조정, 이상값 제거, 중복 제거, 누락된 값 채우기 또는 값 그룹화 등이 포함될 수 있습니다.
데이터를 정규화하면 편향 효과를 줄이거나 처리 속도를 높이는 등 기계 학습 모델을 사용할 때 정확도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 데이터가 다른 애플리케이션에서 효율적으로 사용될 수 있도록 준비하는 데에도 도움이 됩니다.
전반적으로 정규화는 데이터가 일관되고 균일한 형식이 되도록 보장하는 데 도움이 되므로 데이터 전처리에서 중요한 단계입니다. 이러한 일관성을 통해 데이터를 더 쉽게 읽고 해석하고 기계 학습 모델과 함께 사용할 수 있습니다.
