Descripción: La codificación de atributos es el proceso de convertir atributos categóricos en un formato numérico que pueda ser utilizado por algoritmos de aprendizaje automático. Este proceso es fundamental en el preprocesamiento de datos, ya que muchos modelos de machine learning requieren que los datos de entrada sean numéricos para poder realizar cálculos y predicciones. Los atributos categóricos son aquellos que representan categorías o grupos, como el color de un coche (rojo, azul, verde) o el tipo de animal (perro, gato, pájaro). La codificación permite transformar estas categorías en números, facilitando así su uso en modelos matemáticos. Existen diferentes técnicas de codificación, como la codificación one-hot, que crea columnas binarias para cada categoría, y la codificación ordinal, que asigna un número a cada categoría basado en un orden específico. La elección de la técnica adecuada depende del tipo de datos y del modelo que se esté utilizando. La codificación de atributos no solo mejora la eficiencia del modelo, sino que también puede influir en su rendimiento, ya que una selección inapropiada de la técnica de codificación puede llevar a interpretaciones erróneas de los datos.
