Label Encoding (Codificación de Etiquetas)

Es una técnica de preprocesamiento utilizada en machine learning para convertir valores categóricos en datos numéricos.

Consiste en asignar un número entero único a cada categoría de una variable.

Por ejemplo, si una variable tiene las categorías "Rojo", "Azul" y "Verde", estas podrían representarse como 0, 1 y 2, respectivamente.

Se utiliza frecuentemente en algoritmos que no pueden trabajar directamente con datos categóricos.

Es importante tener en cuenta que esta codificación introduce un orden implícito entre las etiquetas, lo que puede no ser adecuado para todos los casos.

En tales escenarios, métodos como One-Hot Encoding pueden ser más apropiados.

Esta técnica es sencilla y eficiente en términos computacionales, pero debe aplicarse con cuidado para evitar problemas en algoritmos sensibles a los valores numéricos.