La codificación de etiquetas es una técnica utilizada para preprocesar datos categóricos. Se usa comúnmente en procesos de aprendizaje automático para codificar valores no numéricos para que puedan ser utilizados por algoritmos que solo funcionan con entradas numéricas. La codificación de etiquetas convierte una entrada categórica en etiquetas numéricas según el orden alfabético de las etiquetas.
La codificación de etiquetas es una estrategia de preprocesamiento de datos simple e intuitiva que se puede aplicar a columnas de conjuntos de datos con datos categóricos. La técnica asigna un identificador numérico único (o etiqueta) a cada categoría de entrada. Por ejemplo, en un conjunto de datos con una columna COLORES con valores 'rojo', 'verde' y 'azul', el codificador de etiquetas asignará las etiquetas 0, 1 y 2 respectivamente.
La codificación de etiquetas tiene dos ventajas principales; En primer lugar, es más intuitiva que otras técnicas de preprocesamiento de datos porque las etiquetas numéricas reflejan el valor de las categorías utilizadas en el conjunto de datos. En segundo lugar, la codificación de etiquetas preserva la magnitud de las entradas, es decir, a dos etiquetas que aparecen muy juntas en el orden lexicográfico se les asignarán etiquetas numéricas que difieren en una pequeña cantidad, lo que puede resultar útil al modelar los datos con algoritmos.
Por el contrario, la codificación de etiquetas también tiene algunos inconvenientes importantes. En primer lugar, al asignar etiquetas numéricas a entradas categóricas, el mapeo no siempre es intuitivo y puede causar sesgos en el algoritmo que modela los datos. En segundo lugar, los datos codificados etiquetados no se pueden utilizar para algoritmos basados en regresión (como la regresión lineal o logística); Dado que las etiquetas numéricas no transmiten ningún significado, el algoritmo no puede hacer predicciones basadas en la magnitud de las etiquetas.
La codificación de etiquetas es una técnica útil de preprocesamiento de datos para preparar entradas categóricas para su posterior procesamiento. Sin embargo, se debe tener cuidado para garantizar que la asignación de etiquetas numéricas a valores categóricos no sesgue involuntariamente el modelo utilizado para ajustar los datos.
