Descripción: La Función de Pérdida Ponderada es un concepto fundamental en el aprendizaje supervisado, que se utiliza para evaluar el rendimiento de un modelo de machine learning. Esta función asigna diferentes pesos a distintas clases o instancias dentro de un conjunto de datos, lo que permite que el modelo preste más atención a ciertos ejemplos que son más relevantes o críticos. Por ejemplo, en un problema de clasificación donde algunas clases son mucho más raras que otras, como en la detección de fraudes, es crucial que el modelo no solo se enfoque en la precisión general, sino que también minimice los errores en las clases menos representadas. La función de pérdida ponderada ayuda a equilibrar el impacto de estas clases desiguales en el cálculo de la pérdida total, lo que resulta en un modelo más robusto y efectivo. Esta técnica es especialmente útil en situaciones donde los datos están desbalanceados, ya que permite que el modelo aprenda de manera más efectiva de las instancias menos comunes, mejorando así su capacidad de generalización y su rendimiento en diversas tareas de análisis de datos. En resumen, la Función de Pérdida Ponderada es una herramienta esencial para optimizar modelos de aprendizaje supervisado, garantizando que se preste la atención adecuada a todas las clases involucradas en el proceso de aprendizaje.
