Como te comentaba en el video “Pre-Procesamiento de Datos en R: Variables Dummy”, existen muchos métodos de machine learning para los cuales es necesario convertir las variables categóricas en 1’s y 0’s.

La manera más sencilla de hacerlo es crear variables dummy (también llamadas ficticias), mediante un proceso conocido como one-hot encoding, el cual crea variables binarias, representando en cada fila la existencia de la característica con un “1” o su ausencia con un “0”.

En este video te mostraré cómo llevar a cabo este tipo de conversión de variables en python, además de tres maneras diferentes que existen para quitar columnas de un dataframe utilizando la función drop de pandas.

Los archivos que voy utilizando los puedes encontrar en:

https://github.com/rociochavezmx/Roci…

Algunos archivos no los encontrarás en el link, ya que se van creando al correr los códigos que vienen en los videos y estos se grabarán en tu computadora.

Si quieres aprender más acerca de este tipo de técnicas, suscríbete a mi canal, en donde estaré subiendo videos de Machine Learning, Estadística y de Matemáticas en general aplicadas a los negocios.

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