Descripción: La codificación de etiquetas es un proceso fundamental en el ámbito del aprendizaje automático, especialmente en el contexto de la clasificación. Este proceso implica convertir etiquetas categóricas, que son representaciones textuales o simbólicas de clases, en un formato numérico que pueda ser interpretado por algoritmos de aprendizaje automático. Los modelos de aprendizaje automático requieren que los datos de entrada y salida sean numéricos para poder realizar cálculos y optimizaciones. La codificación de etiquetas permite que las clases se representen como números enteros o vectores, facilitando así el entrenamiento del modelo. Existen diferentes métodos de codificación, como la codificación ordinal, que asigna un número único a cada categoría, y la codificación one-hot, que crea un vector binario para cada clase. Esta última es especialmente útil en problemas de clasificación multiclase, donde cada etiqueta se convierte en un vector que tiene un valor de 1 en la posición correspondiente a la clase y 0 en todas las demás. La correcta codificación de etiquetas es crucial para el rendimiento del modelo, ya que influye en la capacidad del algoritmo para aprender patrones y hacer predicciones precisas.
