Descripción: La normalización de variables categóricas es el proceso de estandarizar estas variables para asegurar una representación consistente en los conjuntos de datos. Este proceso es crucial en el preprocesamiento de datos, ya que las variables categóricas, que representan categorías o grupos, pueden tener diferentes formatos y niveles de codificación. Por ejemplo, una variable que representa el color de un coche puede estar codificada como ‘Rojo’, ‘Verde’ y ‘Azul’, mientras que otra puede usar números como 1, 2 y 3 para representar los mismos colores. La normalización permite convertir estas representaciones en un formato uniforme, facilitando así el análisis y la modelización de datos. Existen diversas técnicas para normalizar variables categóricas, como la codificación one-hot, que crea columnas binarias para cada categoría, o la codificación de etiquetas, que asigna un número único a cada categoría. La normalización no solo mejora la calidad de los datos, sino que también optimiza el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático, ya que muchos de ellos requieren que las entradas sean numéricas y estén en un formato consistente. En resumen, la normalización de variables categóricas es un paso esencial en el preprocesamiento de datos que garantiza que las variables categóricas sean tratadas de manera adecuada y efectiva en análisis posteriores.
