El codificado de etiquetas en el aprendizaje automático o machine learning es una técnica clave para convertir datos categóricos en valores numéricos. Esto es crucial, ya que la mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático trabajan mejor con datos numéricos en lugar de categóricos.

A continuación, vamos a explorar las ventajas, desventajas y cómo funciona este proceso en el mundo del aprendizaje automático.

Ventajas del codificado de etiquetas

Simplicidad

El codificado de etiquetas es un método directo y fácil de implementar para convertir datos categóricos en valores numéricos.

Eficiencia en la representación

Al convertir datos categóricos en valores numéricos, el codificado de etiquetas reduce la memoria necesaria para almacenar los datos y agiliza los cálculos.

Compatibilidad

Muchos algoritmos de aprendizaje automático requieren datos de entrada numéricos, por lo que el codificado de etiquetas permite utilizar estos algoritmos con datos categóricos.

Desventajas del codificado de etiquetas

Supuestos ordinales

El codificado de etiquetas asigna valores enteros arbitrarios a las categorías, lo que puede llevar a suponer que existe un orden o jerarquía inherente entre las categorías. Esto puede ser problemático si las categorías no son ordinales por naturaleza, ya que el algoritmo puede interpretar incorrectamente las relaciones entre las categorías.

Pérdida de información

En algunos casos, el codificado de etiquetas puede resultar en una pérdida de información, ya que las características únicas de cada categoría pueden no ser capturadas completamente por los valores numéricos asignados.

Aplicabilidad limitada

El codificado de etiquetas no es adecuado para todos los tipos de datos categóricos, especialmente cuando hay un gran número de categorías o cuando las categorías tienen relaciones complejas.

Codificado de etiquetas en acción: un ejemplo sencillo

Imagina que tienes una lista de ciudades, como Madrid, Londres y Budapest. Al aplicar el codificado de etiquetas, cada ciudad se asigna a un número único, por ejemplo, 0, 1 y 2, respectivamente. Esto permite que el algoritmo procese los datos de manera más eficiente.

Sin embargo, este enfoque puede generar problemas en ciertos casos. Por ejemplo, algunos modelos pueden interpretar valores más altos como una prioridad más alta, lo que podría llevar a sesgos en el análisis.

Más allá del codificado de etiquetas: otras opciones

Existen otras técnicas, como el codificado «one-hot» o el «power set encoding», que pueden abordar algunas de las desventajas del codificado de etiquetas. Estos métodos ofrecen soluciones alternativas al problema de convertir datos categóricos en numéricos, permitiendo una mejor adaptación a distintos tipos de datos y situaciones.