Regresión lineal en Python: convertir columnas de texto a números (pandas + sklearn)
Автор: Camilo Suarez Borda
Загружено: 2026-02-19
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En este video te muestro cómo convertir variables categóricas (texto) en variables numéricas para poder entrenar modelos de regresión lineal en Python sin errores y sin sesgos raros. Veremos cuándo usar Label Encoding, cuándo es mejor One-Hot Encoding, y cómo hacerlo correctamente con pandas y scikit-learn, incluyendo el flujo recomendado con ColumnTransformer y Pipeline para evitar data leakage.
✅ Ideal si estás empezando en ML o si vienes de analítica y quieres llevar tus modelos a un flujo más “production-ready”.
Lo que vas a aprender:
Por qué la regresión lineal no acepta categorías en texto
Diferencia entre ordinal vs nominal
One-Hot Encoding con pd.get_dummies()
One-Hot Encoding “pro” con OneHotEncoder(handle_unknown="ignore")
Cómo armar un pipeline completo (preprocesamiento + modelo)
Errores típicos (y cómo evitarlos)
#MachineLearning #Python #DataScience #ScikitLearn #RegresionLineal
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