Sampling

Es una técnica utilizada para modificar la distribución de datos en un conjunto de entrenamiento en problemas de aprendizaje supervisado, especialmente cuando existe un desbalance significativo entre las clases.

Su principal objetivo es abordar el desequilibrio de clases que puede sesgar los modelos hacia la clase mayoritaria, sacrificando el rendimiento en la clase minoritaria.

Existen dos enfoques principales: el sobremuestreo (oversampling), que consiste en aumentar artificialmente la cantidad de ejemplos de la clase minoritaria, y el submuestreo (undersampling), que reduce los ejemplos de la clase mayoritaria.

Entre las técnicas de sobremuestreo, el SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) es una de las más comunes, y genera nuevos ejemplos sintéticos a partir de los existentes.

Por su parte, el submuestreo puede implicar la eliminación de ejemplos de la clase mayoritaria o el uso de algoritmos que seleccionen muestras representativas.

Estas técnicas se aplican con cuidado para evitar problemas como el sobreajuste, especialmente en el caso del sobremuestreo.

Su correcta implementación puede mejorar notablemente el rendimiento del modelo, aumentando la capacidad de clasificar correctamente las instancias de la clase minoritaria.