{"id":181546,"date":"2025-09-23T07:30:00","date_gmt":"2025-09-23T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=181546"},"modified":"2025-09-19T14:20:36","modified_gmt":"2025-09-19T13:20:36","slug":"one-hot-encoding-que-es","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/one-hot-encoding-que-es","title":{"rendered":"One-Hot Encoding: \u00bfQu\u00e9 es? \u00bfC\u00f3mo se utiliza?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"181546\" class=\"elementor elementor-181546\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9f5d2a5 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9f5d2a5\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8b43538 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8b43538\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><b>One-Hot Encoding es una t\u00e9cnica de codificaci\u00f3n que permite convertir datos categ\u00f3ricos en vectores num\u00e9ricos aprovechables por los modelos de machine learning. \u00a1Descubre todo lo que necesitas saber sobre este m\u00e9todo!<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-802d152 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"802d152\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los algoritmos de machine learning son incre\u00edbles calculadores, pero tienen un gran punto d\u00e9bil: no entienden el texto. Para ellos, las palabras como \u00ab bleu \u00bb, \u00ab Paris \u00bb o \u00ab chat \u00bb son simplemente ruido. Ahora bien, en los <\/span><b>juegos de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> del mundo real, las <\/span><b>variables categ\u00f3ricas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> est\u00e1n por todas partes. Nombre de un producto, estado civil, pa\u00eds, tipo de tarjeta bancaria\u2026 estas columnas no num\u00e9ricas representan hasta un 40% de los datos tratados en <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/inteligencia-artificial-y-financiero\"><span style=\"font-weight: 400;\">los casos de uso en IA<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por lo tanto, para hacerlas comprensibles para nuestros modelos, hay que traducirlas. Y uno de los m\u00e9todos m\u00e1s simples y populares para ello es el <\/span><b>One-Hot Encoding<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: una t\u00e9cnica que transforma cada categor\u00eda en un <\/span><b>vector binario<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, legible, sin ambig\u00fcedades. Sin embargo, detr\u00e1s de su simplicidad se esconde una mec\u00e1nica de doble filo: \u00fatil, pero a veces demasiado pesada. \u00a1Veamos por qu\u00e9, cu\u00e1ndo y c\u00f3mo usarla correctamente!<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fc06172 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"fc06172\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9a8a14b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9a8a14b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Variables categ\u00f3ricas: un desaf\u00edo omnipresente<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f8d62f0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f8d62f0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las encontramos en todos <\/span><b>los cuadros de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, y sin embargo a menudo pasan desapercibidas a primera vista: <\/span><b>las variables categ\u00f3ricas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> son esas columnas que no contienen cifras, sino <\/span><b><i>nombres<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b><i>tipos<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b><i>estados<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Por ejemplo, si tienes una columna \u00ab color \u00bb con los valores \u00ab rojo \u00bb, \u00ab verde \u00bb y \u00ab bleu \u00bb, est\u00e1s ante una variable categ\u00f3rica.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfEl problema? Los algoritmos de machine learning, ya sean lineales, de \u00e1rbol o basados en <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/redes-neuronales-artificiales-que-es\">redes neuronales<\/a>, solo saben manejar n\u00fameros. Si dejas <\/span><b>cadenas de caracteres en tus datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, puedes estar seguro de que tus modelos fallar\u00e1n. O peor, aprender\u00e1n cualquier cosa incorrectamente.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Y no basta con <\/span><b>convertir estas cadenas en n\u00fameros arbitrarios<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (\u00ab rouge \u00bb = 1, \u00ab vert \u00bb = 2, etc.). Porque en ese caso, el modelo interpreta esos n\u00fameros como una jerarqu\u00eda o una distancia, lo cual suele ser incorrecto. Por eso <\/span><b>la codificaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es un paso imprescindible del preprocesamiento. Y <\/span><b>el One-Hot Encoding<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es a menudo la soluci\u00f3n por defecto. Pero antes de profundizar en ella, tomemos un momento para entender bien su principio.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-46b9ce4 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"46b9ce4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181549\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-1.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-1-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-1-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-1-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e85af8a elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"e85af8a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Profundizar en el One-Hot Encoding<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5a96fd2 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5a96fd2\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-156808d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"156808d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">El principio que transforma el texto en vectores<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4ba5ba0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4ba5ba0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El One-Hot Encoding, que podr\u00edamos <\/span><b>traducir como codificaci\u00f3n \u00ab binaria caliente \u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, se basa en una idea simple pero tremendamente eficaz: crear una columna para cada valor posible de una variable y luego activar \u00fanicamente la que corresponde al dato observado. Las dem\u00e1s se llenan con ceros.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Tomemos un ejemplo: tienes una columna \u00ab couleur \u00bb con los valores \u00ab rouge \u00bb, \u00ab vert \u00bb y \u00ab bleu \u00bb. En One-Hot Encoding, se crean tres columnas: <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">couleur_rouge<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">couleur_vert<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">couleur_bleu<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">. Si una fila contiene \u00ab rouge \u00bb, se coloca un 1 en <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">couleur_rouge<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> y ceros en las dos restantes. Si es \u00ab bleu \u00bb, ser\u00e1 1 en <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">couleur_bleu<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> y 0 en el resto. \u00bfLa ventaja? <\/span><b>Se evita inducir un orden ficticio entre las categor\u00edas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Porque si se codificara \u00ab rouge \u00bb = 1, \u00ab vert \u00bb = 2, \u00ab bleu \u00bb = 3, un algoritmo podr\u00eda pensar que \u00ab bleu \u00bb &gt; \u00ab vert \u00bb &gt; \u00ab rouge \u00bb\u2026 cuando esos valores no tienen ning\u00fan sentido ordinal.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Con<\/span><b> el One-Hot Encoding<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, cada categor\u00eda se trata como una entidad independiente, sin v\u00ednculo num\u00e9rico o jer\u00e1rquico con las dem\u00e1s. As\u00ed, los modelos no introducen <\/span><b>ning\u00fan sesgo relacionado con una falsa estructura en los datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Este tipo de codificaci\u00f3n es por tanto perfectamente adecuada para las <\/span><b>variables categ\u00f3ricas nominales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, es decir, sin l\u00f3gica de orden (como g\u00e9nero, ciudad o tipo de contrato).<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pero como veremos m\u00e1s adelante, este enfoque tambi\u00e9n tiene sus desventajas. Especialmente cuando el n\u00famero de categor\u00edas explota.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4bd6413 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4bd6413\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8f4baeb elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8f4baeb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Implementaci\u00f3n en Python: pandas o scikit-learn, el duelo de los codificadores<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-190215b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"190215b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El One-Hot Encoding es limpio, sin sesgos de jerarqu\u00eda, compatible con todos los modelos. Pero tiene un gran defecto estructural: genera <\/span><b>columnas a montones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Tomemos un ejemplo muy real. Est\u00e1s trabajando en un juego de datos de comercio electr\u00f3nico con una variable \u00ab producto \u00bb que contiene <\/span><b>1 200 referencias diferentes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Despu\u00e9s de aplicar One-Hot Encoding, tendr\u00e1s <\/span><b>1 200 columnas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. No es solo un problema est\u00e9tico. Es una bomba de tiempo para tu modelo. Dos problemas concretos emergen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Primero, <\/span><b>una explosi\u00f3n de la dimensionalidad<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, ya que cada nueva categor\u00eda crea una columna. Esto carga considerablemente el modelo, aumenta el tiempo de entrenamiento y puede inducir overfitting. Especialmente para modelos sensibles como <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/que-es-el-algoritmo-knn\"><span style=\"font-weight: 400;\">los KNN<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> o <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/random-forest-bosque-aleatorio-definicion-y-funcionamiento\"><span style=\"font-weight: 400;\">los \u00e1rboles de decisi\u00f3n<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El segundo problema: <\/span><b>una sparsity extrema<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. En una matriz de 1 200 columnas, solo hay un 1 por fila. Entonces, m\u00e1s del <\/span><b>95% de ceros<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en la mayor\u00eda de los casos. Si almacenas eso en formato denso, \u00a1buena suerte a tu RAM!<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El One-Hot Encoding no es escalable sin precauci\u00f3n. Tan pronto se trata con <\/span><b>variables de alta cardinalidad<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, hay que pensarlo dos veces antes de presionar \u00ab codificar \u00bb.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1b19d11 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"1b19d11\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181550\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-2.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-2-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-2-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-2-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-204f6c4 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"204f6c4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Aprender a hacer que los datos sean legibles para la IA<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-860bcbc e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"860bcbc\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5964633 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5964633\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-large\">\u00bfHasta d\u00f3nde se puede llegar? Los umbrales cr\u00edticos a conocer<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0df603a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0df603a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfA partir de cu\u00e1ntas modalidades se debe evitar el One-Hot Encoding? No hay una regla absoluta, pero las devoluciones de la comunidad son claras: <\/span><b>m\u00e1s all\u00e1 de 10 a 15 categor\u00edas \u00fanicas, es mejor considerar una alternativa<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Varios problemas se acumulan. La <\/span><b>multicolinealidad<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, con la famosa <\/span><b>\u00ab dummy trap \u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Al crear una columna por modalidad, introduces una <\/span><b>redundancia<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> total (la suma de todas las columnas siempre da 1). Algunos modelos pueden sufrir de esto, especialmente las regresiones lineales. La soluci\u00f3n: eliminar una columna de referencia.<\/span><\/p><p><b>La inestabilidad en juegos de datos peque\u00f1os<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Con pocas observaciones pero muchas categor\u00edas, <\/span><b>el riesgo de overfitting es m\u00e1ximo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Adem\u00e1s, los datos pueden estar desbalanceados. Algunas categor\u00edas pueden aparecer solo una o dos veces, creando columnas casi vac\u00edas e inutilizables.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En resumen, cuanto m\u00e1s modalidades, m\u00e1s el One-Hot se convierte en un arma de doble filo. Afortunadamente, no es la \u00fanica opci\u00f3n en <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/herramientas-habituales-de-un-data-scientist\"><span style=\"font-weight: 400;\">la caja de herramientas del data scientist<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-445b1d7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"445b1d7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f71e6be elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f71e6be\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Cu\u00e1ndo utilizar One-Hot Encoding... o no<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a6460e2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a6460e2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Elegir tu m\u00e9todo de codificaci\u00f3n es muy importante. Aqu\u00ed hay algunos casos en los que <\/span><b>el One-Hot Encoding<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es pertinente\u2026 y otros donde es mejor abstenerse.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Este enfoque es perfecto frente a <\/span><b>variables con pocas modalidades \u00fanicas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (pa\u00eds, g\u00e9nero, tipo de contrato\u2026), o con <\/span><b>datos equilibrados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, sin categor\u00edas raras.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Tambi\u00e9n es ideal en <\/span><b>modelos simples o lineales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (regresi\u00f3n log\u00edstica, SVM, <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/perceptron-que-es-y-para-que-sirve\"><span style=\"font-weight: 400;\">perceptron<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">), o para casos de uso explicables: churn, scoring de clientes, marketing.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En cambio, es mejor evitarlo en columnas con decenas o cientos de categor\u00edas. Lo mismo en juegos de datos escasamente poblados o con muchos valores faltantes.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-94c32d8 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"94c32d8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-3.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181551\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-3.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-3-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-3-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-3-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aae92f3 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"aae92f3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Dominar el One-Hot Encoding<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e61846a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e61846a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a804b2a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a804b2a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Alternativas inteligentes: cuando el One-Hot ya no es suficiente<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2a29f6c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2a29f6c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cuando el n\u00famero de categor\u00edas explota, <\/span><b>el One-Hot Encoding<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> muestra sus l\u00edmites. Afortunadamente, <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/metricas-en-machine-learning\"><span style=\"font-weight: 400;\">el ecosistema del machine learning<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> ofrece varias alternativas, cada una con sus casos de uso preferidos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Con <\/span><b>el Label Encoding<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, cada categor\u00eda se reemplaza por un n\u00famero entero \u00fanico. <\/span><b>Sencillo y r\u00e1pido<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, pero a evitar con modelos lineales o basados en distancia. Cabe destacar que introduce <\/span><b>un orden artificial<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (\u00ab vert \u00bb = 1, \u00ab rouge \u00bb = 2, \u00ab bleu \u00bb = 3\u2026). Por ello, es un m\u00e9todo \u00fatil para los \u00e1rboles de decisi\u00f3n, que no son sensibles al orden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Otro enfoque es <\/span><b>el Target Encoding<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, tambi\u00e9n llamado <\/span><b>Mean Encoding<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Se reemplaza cada categor\u00eda por el promedio de la variable objetivo para esa categor\u00eda. Por ejemplo, si los clientes \u00ab Premium \u00bb compran en promedio por 300 \u20ac, se codifica \u00ab Premium \u00bb con 300. Es muy efectivo en variables con alta cardinalidad. Sin embargo, cuidado con el riesgo de filtraciones de datos si se usa sin cross-validation adecuada. Y atenci\u00f3n al sobreaprendizaje.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por otra parte, popularizados por <\/span><b>el deep learning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, los \u00ab embeddings \u00bb transforman las categor\u00edas en <\/span><b>vectores continuos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> aprendidos autom\u00e1ticamente por el modelo. Cada modalidad se convierte en un punto en un <\/span><b>espacio vectorial<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, cercano a los dem\u00e1s si tienen comportamientos similares. Es ultraefectivo en juegos de datos muy grandes, especialmente en <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nlp-introduccion\"><span style=\"font-weight: 400;\">NLP<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> o recomendaci\u00f3n de productos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Citemos tambi\u00e9n <\/span><b>el Feature Hashing<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Ya no se codifica expl\u00edcitamente cada categor\u00eda, sino que se pasa a trav\u00e9s de una funci\u00f3n de hash que la asigna a una columna entre un n\u00famero fijo. Menos legible, pero muy \u00fatil para evitar la explosi\u00f3n de columnas. A manejar con precauci\u00f3n, ya que varias categor\u00edas pueden caer en el mismo \u00ab bucket \u00bb. En este caso se habla de <\/span><b>\u00ab <\/b><b><i>hash collision <\/i><\/b><b>\u00a0\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Entre estas diferentes estrategias, debes elegir la m\u00e1s adecuada seg\u00fan el tama\u00f1o del <\/span><b>juego de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, el modelo utilizado y la naturaleza de tus categor\u00edas.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5c03fac e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5c03fac\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c6354d1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c6354d1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">One-Hot Encoding y Deep Learning: \u00bfalianza u obsolescencia?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-052caf3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"052caf3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En las arquitecturas de deep learning, se podr\u00eda pensar que el One-Hot Encoding est\u00e1 obsoleto. Y, sin embargo, a\u00fan se utiliza ampliamente\u2026 en algunos casos. Sigue siendo <\/span><b>\u00fatil en tareas simples de clasificaci\u00f3n con pocas clases<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, o en preprocesamiento de secuencias cortas (ej.: caracteres o <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/multi-token-prediction-que-es\"><span style=\"font-weight: 400;\">tokens en NLP<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">). Es un enfoque que sigue siendo tambi\u00e9n adecuado en arquitecturas donde no se tiene un <\/span><b>embedding learnable<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o pocos datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pero tan pronto se aborda problem\u00e1ticas m\u00e1s profundas (NLP, recomendaci\u00f3n, datos de usuarios\u2026), claramente se prefiere los <\/span><b>embeddings<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, que son m\u00e1s compactos, m\u00e1s ricos en significado y aprendidos directamente por el modelo. Un ejemplo t\u00edpico: en lugar de transformar cada palabra en una columna binaria larga como un brazo, se utiliza un <\/span><b>embedding vectorial<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de 300 dimensiones que capta significado, contexto, similitudes.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8a451c9 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"8a451c9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-5.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181552\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-5.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-5-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-5-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-5-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-783053e elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"783053e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Saber usar la IA para el procesamiento de datos<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e4e5ce3 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e4e5ce3\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-96007be elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"96007be\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Conclusi\u00f3n: One-Hot Encoding, un m\u00e9todo simple para codificar tus variables categ\u00f3ricas<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d159c74 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d159c74\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El <\/span><b>One-Hot Encoding<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es un poco el cuchillo suizo del cient\u00edfico de datos principiante: f\u00e1cil de manejar, compatible con casi todos los modelos y suficientemente robusto para un buen n\u00famero de casos pr\u00e1cticos. Pero detr\u00e1s de esta simplicidad se esconden trampas: <\/span><b>explosi\u00f3n de columnas, matrices huecas, overfitting, multicolinealidad\u2026<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> todas ellas son razones para no usarlo a ojos cerrados. Bien encuadrado, bien calibrado, sigue siendo un est\u00e1ndar imprescindible del preprocesamiento. Mal empleado, puede convertirse en una carga que pesa sobre tus rendimientos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Si deseas profundizar en <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/7-herramientas-para-analista-de-datos\"><span style=\"font-weight: 400;\">el dominio de las t\u00e9cnicas de preprocesamiento de datos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>de codificaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, de machine learning y deep learning, las formaciones en Inteligencia Artificial de DataScientest est\u00e1n hechas para ti. Nuestros programas completos te permitir\u00e1n comprender los fundamentos de los modelos IA, manipular <\/span><b>juegos de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> reales, implementar <\/span><b>pipelines<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> completos con Scikit-learn y <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/aprendizaje-profundo-con-tensorflow-playground\"><span style=\"font-weight: 400;\">TensorFlow<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Tambi\u00e9n aprender\u00e1s a explotar lo mejor de cada m\u00e9todo como <\/span><b>el One-Hot<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>los embeddings<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o <\/span><b>el PCA<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Gracias a una <\/span><b>pedagog\u00eda orientada a la pr\u00e1ctica y casos concretos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, podr\u00e1s desplegar modelos eficientes y obtener una certificaci\u00f3n reconocida. <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\"><span style=\"font-weight: 400;\">Nuestras formaciones<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> se adaptan a tu ritmo: <\/span><b>BootCamp intensivo o en tiempo parcial.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0\u00a1\u00danete a <\/span><b>DataScientest<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y da sentido a los datos!<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b4fc77e elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"b4fc77e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-4.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181553\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-4.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-4-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-4-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-4-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-45f3f84 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"45f3f84\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Explora nuestras formaciones en IA<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a04856a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a04856a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ahora que sabes todo sobre el One-Hot Encoding. Para m\u00e1s informaci\u00f3n sobre el mismo tema, descubre <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/deep-learning-definicion\"><span style=\"font-weight: 400;\">nuestro art\u00edculo sobre el Deep Learning<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-02e05f9 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"02e05f9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a1a9c16 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"a1a9c16\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es el One-Hot Encoding?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Es una t\u00e9cnica de codificaci\u00f3n que transforma variables categ\u00f3ricas en vectores binarios, permitiendo que los algoritmos de machine learning procesen datos no num\u00e9ricos sin inducir orden o jerarqu\u00eda artificial.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfCu\u00e1ndo se debe utilizar One-Hot Encoding?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Cuando las variables categ\u00f3ricas tienen pocas modalidades \u00fanicas, est\u00e1n equilibradas y se utilizan modelos lineales o simples. Tambi\u00e9n es ideal en casos de uso explicables como churn o scoring de clientes.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfCu\u00e1les son las desventajas del One-Hot Encoding?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Puede generar una explosi\u00f3n de columnas si hay muchas categor\u00edas, produce matrices dispersas (sparse) y puede llevar a overfitting o multicolinealidad si no se gestiona correctamente.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 alternativas existen al One-Hot Encoding?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Entre las alternativas est\u00e1n Label Encoding, Target Encoding, Embeddings y Feature Hashing. Cada una se adapta mejor a ciertos contextos seg\u00fan la cardinalidad, el modelo utilizado o el tipo de dato.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo afecta el One-Hot Encoding al rendimiento del modelo?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Puede aumentar significativamente la dimensionalidad del conjunto de datos, ralentizar el entrenamiento y hacer m\u00e1s propenso al modelo a sobreajuste si no se controla la cantidad de categor\u00edas.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfEs recomendable usar One-Hot Encoding en Deep Learning?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Solo en tareas simples de clasificaci\u00f3n con pocas clases. Para NLP, sistemas de recomendaci\u00f3n u otros problemas complejos, se prefieren los embeddings, que son m\u00e1s compactos y ricos en significado.\"\r\n      }\r\n    }\r\n  ]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>One-Hot Encoding es una t\u00e9cnica de codificaci\u00f3n que permite convertir datos categ\u00f3ricos en vectores num\u00e9ricos aprovechables por los modelos de machine learning. \u00a1Descubre todo lo que necesitas saber sobre este m\u00e9todo! Los algoritmos de machine learning son incre\u00edbles calculadores, pero tienen un gran punto d\u00e9bil: no entienden el texto. 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