Descripción: La codificación de variables es el proceso de convertir variables categóricas en un formato numérico que pueda ser utilizado por algoritmos de aprendizaje automático y análisis de datos. Las variables categóricas son aquellas que representan categorías o grupos, como el color de un coche (rojo, azul, verde) o el tipo de animal (perro, gato, pájaro). Dado que muchos modelos de machine learning requieren entradas numéricas, la codificación de estas variables es esencial para facilitar el procesamiento y la interpretación de los datos. Existen diferentes técnicas de codificación, como la codificación one-hot, que crea columnas binarias para cada categoría, y la codificación ordinal, que asigna un valor numérico basado en un orden específico. La correcta codificación de variables no solo mejora la precisión de los modelos, sino que también permite una mejor visualización y análisis de los datos, haciendo que la información sea más accesible y comprensible. En resumen, la codificación de variables es un paso crucial en el preprocesamiento de datos que transforma información categórica en un formato que puede ser utilizado eficazmente en análisis y modelado estadístico.
