Descripción: Las características binarizadas son aquellas que han sido transformadas en valores binarios, es decir, en 0s y 1s. Este proceso es fundamental en la ingeniería de características, ya que permite simplificar y estructurar datos complejos para su uso en modelos de aprendizaje automático. Al convertir características categóricas o discretas en un formato binario, se facilita la interpretación y el procesamiento de la información por parte de algoritmos de machine learning. Las características binarizadas pueden representar la presencia o ausencia de un atributo, así como diferentes categorías de un conjunto de datos. Este enfoque no solo mejora la eficiencia computacional, sino que también ayuda a evitar problemas de dimensionalidad y a optimizar el rendimiento de los modelos. En resumen, las características binarizadas son una herramienta clave en la preparación de datos, permitiendo que los modelos de aprendizaje automático funcionen de manera más efectiva y precisa.
