Gracias por el A2A.
Las variables ficticias generalmente tienen un efecto mayor cuando las variables tienen una alta dependencia de la etiqueta de clase.
Supongamos que desea clasificar entre médicos y enfermeras y el género era una variable ficticia en su conjunto de características para cada una de las clases. Si la mayoría de los médicos en su conjunto de datos son hombres y la mayoría de las enfermeras son mujeres. Entonces se podría decir que los valores de la variable ficticia tienen una mayor dependencia de la etiqueta de clases.
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En un punto de vista más amplio, la variable ficticia agrega otra capa de clasificación a su conjunto de datos. Dado que su variable ficticia crea una partición bien definida en sus datos, una variable altamente dependiente daría una partición que es aproximadamente la misma que la partición creada por las etiquetas de su clase. Esto es algo similar a lo que sucede en un árbol de decisión, donde la clasificación se realiza en cada nodo en función de alguna característica.
Tenga en cuenta que las variables ficticias pueden no ser siempre una buena práctica, ya que es categórica en lugar de cuantificable. Todo se reduce al tipo de datos y la variabe misma.
