Descripción: LabelEncoder es una clase en Scikit-learn que convierte etiquetas categóricas en formato numérico. Este proceso es fundamental en el aprendizaje automático, ya que muchos algoritmos requieren que los datos de entrada sean numéricos para poder realizar cálculos. LabelEncoder asigna un número entero único a cada categoría en un conjunto de datos, lo que permite que las variables categóricas sean interpretadas correctamente por los modelos de machine learning. Esta clase es especialmente útil en situaciones donde se trabaja con datos categóricos que no tienen un orden inherente, como nombres de ciudades, tipos de productos o categorías de texto. Al transformar estas etiquetas en números, se facilita la manipulación y el análisis de los datos, permitiendo que los modelos aprendan patrones y relaciones de manera más efectiva. Además, LabelEncoder es parte de la biblioteca Scikit-learn, que es ampliamente utilizada en la comunidad de ciencia de datos y aprendizaje automático, lo que garantiza su relevancia y aplicabilidad en diversos proyectos y estudios.
