Descripción: La codificación numérica es el proceso de convertir variables categóricas en un formato numérico que puede ser utilizado en modelos de aprendizaje automático. Este proceso es fundamental en el preprocesamiento de datos, ya que muchos algoritmos de machine learning requieren que los datos de entrada sean numéricos para poder realizar cálculos y análisis. Las variables categóricas, que representan categorías o grupos, no pueden ser procesadas directamente por estos algoritmos, lo que hace que la codificación numérica sea una etapa crucial en la preparación de datos. Existen diferentes técnicas de codificación, como la codificación one-hot, que crea columnas binarias para cada categoría, y la codificación ordinal, que asigna valores numéricos a categorías con un orden inherente. La elección de la técnica adecuada depende del tipo de variable y del modelo que se esté utilizando. La codificación numérica no solo facilita la interpretación de los datos, sino que también puede mejorar la precisión de los modelos al permitir que los algoritmos reconozcan patrones y relaciones en los datos de manera más efectiva.
