Prepare una característica categórica de ciudad para un modelo de regresión lineal de BigQuery ML con una codificación mínima, preservando la información predictiva. ¿Qué debería hacer?

Para un modelo de regresión lineal en BigQuery ML, las características categóricas deben convertirse a un formato numérico. La codificación one-hot (one-hot encoding) es el método más adecuado para preservar la información predictiva de una característica categórica como la ciudad, ya que crea una nueva columna binaria para cada categoría única. Esto evita la introducción de un orden artificial que podría distorsionar la relación con la variable objetivo, a diferencia de una codificación numérica arbitraria (como la opción de Cloud Data Fusion). BigQuery SQL permite realizar esta transformación directamente, lo que minimiza la complejidad y el número de herramientas necesarias. Omitir la columna de la ciudad (primera opción) resultaría en la pérdida de información predictiva valiosa. Usar TensorFlow (tercera opción) es una solución más compleja y menos directa para este caso específico en BigQuery ML.