normaalisoidun

Normaalisoidun tarkoittaa suomen kielessä sitä, että arvoja, mittoja tai signaaleja on muokattu siten, että ne voidaan verrata keskenään tai käyttää yhteisellä mittakaavalla. Termiä käytetään yleisesti tilastotieteessä, data-analyysissä ja signaalinkäsittelyssä kuvaamaan prosessia, jossa data on muutettu yhteensopivaksi ja vertailukelvaksi.

Yleisimpiä menetelmiä ovat min-max-normalisointi, jossa arvo skaalataan välillä 0 ja 1, sekä z-score-standardoitu eli standardointi, jossa arvo muunnetaan vähentämällä datan keskiarvo ja jakamalla tulos datan keskihajonnalla. Muita vaihtoehtoja ovat pituuden normin mukaan tapahtuva L2-normalisointi sekä desimaalinen skaalaus, jossa arvoja jaetaan suurella kymmenellä potenssilla. Valinta riippuu datan jakaumasta ja siitä, miten arvoja aiotaan käyttää analyysissä tai mallinnuksessa.

Normaalisoinnin vaikutukset voivat vaihdella: min-max voi olla herkkä poikkeaville arvoille, kun taas z-score -standardoitu data voi parantaa useiden koneoppimisen algoritmien konvergenssia ja tulkittavuutta. On tärkeää dokumentoida käytetyt menetelmät ja huomioida, miten normalisointi vaikuttaa tulosten tulkintaan sekä siihen, miten tuloksia vertaillaan eri lähteistä tuleviin dataan.

Normaalisoitua dataa käytetään laajasti tilastollisissa analyyseissä, koneoppimisessa ja signaalien käsittelyssä, jotta eri lähteiden mittaukset ovat vertailukelpoisia ja analyysit voidaan suorittaa luotettavasti.