Desbalanceo de clases

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere a una situación en la que las clases dentro de un conjunto de datos están representadas de manera desigual, es decir, una o más clases contienen significativamente menos muestras que otras.

Este problema puede afectar la capacidad de los modelos para aprender de manera efectiva, ya que tienden a estar sesgados hacia la clase mayoritaria, lo que puede llevar a un rendimiento deficiente en la predicción de las clases minoritarias.

Es especialmente relevante en aplicaciones críticas como la detección de fraudes, el diagnóstico médico y la identificación de anomalías, donde las clases desbalanceadas suelen tener un mayor interés práctico.

Para abordar esta problemática, se utilizan técnicas como el sobremuestreo de la clase minoritaria, el submuestreo de la clase mayoritaria, el uso de algoritmos específicos como SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) o el diseño de métricas y métodos de evaluación que penalicen el sesgo hacia la clase dominante.

Un manejo adecuado de esta situación es fundamental para garantizar que los modelos de aprendizaje automático puedan generalizar de manera justa y efectiva, proporcionando resultados útiles en aplicaciones del mundo real.