¿Cómo se hace todo esto pero con datos cualitativos es decir de tipo object?

Supongo que te tendras que buscar la vida para pasar ese tipo de datos cualitativos a unos cuantitativos. A mi se me ocurre trabajar con exadecimal o algo por el estilo.

Te refieres a trabajar con strings? Hay metodos de featurizacion con strings como por ejemplo:

• TF-IDF
• Word2Vec

Muy buena pregunta la que haces! Me surge la siguiente pregunta, ¿Entonces sólo es posible "predecir" lo que se cuantifica?

Al principio se observaron 4 posibles soluciones que aborda el machine learning, para los modelos supervisados se pueden obtener 2 resultados regresiones y características. Independientemente del objetivo requerido (targets o Y) se deben convertir a números, y al final, los modelos entregarán números que en el caso de las regresiones serán valores continuos y en el otro caso esos números representarán categorías.

**Si se puede **tener en cuenta las variables categóricas para ayudar en una predicción numérica. El proceso de convertir variables categóricas a numéricas se le conoce como variable dummies, se puede hacer con pandas.

**pd.get_dummies() ** Esta función convierte a numéricas las variables categóricas. Un ejemplo seria, como cuando quieres utilizar una variable como sexo para ayudar a la predicción, tenemos los valores 'F' de female y 'M' male en la variable sexo. Lo que hará pd.get_dummies() sera crear dos nuevas variables, una para female y otra para male y estaran formadas por 0 y 1. Por ejemplo si es un hombre el valor de la variable para es fila será female = 0 y male = 1 De esta manera se puede utilizar una variable categórica como el sexo, ya que influye mucho en las predicciones.

Buenas tardes, para responder tanto a AndreOtero, como darvin.

Darvin, si, realmente todo estos algoritmo están diseñados para datos cuantitativos. Pero, esto no quiere decir que los datos cualitativos no se puedan trabajar, Python y los demás lenguajes, permiten hacer un embebimiento o codificación, como desees llamarlo. lo que hace, es convertir estos tipos de datos categóricos (cualitativos) a datos cuantitativos. un ejemplo seria, One Hot encoding, Binary encoding, etc. obviamente, cada uno tiene su restricción. ¿por qué? los datos categóricos tienen dos tipos de codificaciones, ordinales y nominales. Los nominales son los que mas nos pueden complicar... sin embargo, tiene sus soluciones, un poco mas complejas pero viables.
tengo varios artículos Q1 y Q2 de mi autoría que les podrían servir para el estudio pertinente, si así lo desearan.