Descripción: La codificación de objetivo es una técnica utilizada en el aprendizaje supervisado para transformar variables categóricas en variables numéricas, basándose en la relación entre estas y la variable objetivo. Esta técnica es especialmente útil en modelos de machine learning, donde las variables categóricas pueden dificultar el proceso de entrenamiento debido a su naturaleza no numérica. La codificación de objetivo asigna a cada categoría un valor numérico que refleja la media de la variable objetivo para esa categoría. Por ejemplo, si se tiene una variable categórica como ‘color’ con categorías ‘rojo’, ‘verde’ y ‘azul’, la codificación de objetivo calcularía la media de la variable objetivo para cada color y asignaría esos valores a las categorías correspondientes. Esta técnica no solo simplifica el manejo de datos, sino que también puede mejorar la precisión del modelo al capturar la relación entre las variables categóricas y la variable objetivo. Sin embargo, es importante tener cuidado con el sobreajuste, ya que la codificación de objetivo puede llevar a resultados engañosos si se aplica incorrectamente, especialmente en conjuntos de datos pequeños o en situaciones donde la variable objetivo tiene una distribución desigual entre las categorías.
