Descripción: Un conjunto de datos balanceado es aquel en el que el número de instancias de cada clase es aproximadamente igual. Este equilibrio es crucial en el ámbito del aprendizaje automático (AutoML) y la preparación de datos, ya que permite que los modelos de machine learning aprendan de manera más efectiva y justa. Cuando un conjunto de datos está desbalanceado, es decir, cuando una clase tiene muchas más instancias que otra, los modelos tienden a sesgarse hacia la clase mayoritaria, lo que puede resultar en un rendimiento deficiente al clasificar instancias de la clase minoritaria. Un conjunto de datos balanceado, por lo tanto, ayuda a mitigar este problema, asegurando que el modelo tenga suficiente información para aprender sobre todas las clases de manera equitativa. Las técnicas para lograr un conjunto de datos balanceado incluyen el submuestreo de la clase mayoritaria, el sobremuestreo de la clase minoritaria o la generación de datos sintéticos. En resumen, un conjunto de datos balanceado es fundamental para construir modelos de machine learning robustos y precisos, ya que permite una representación equitativa de todas las clases involucradas en el problema de clasificación.
Sci-Fi cómica
20/09/2025
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