Descripción: El Bosque Aleatorio Balanceado es un método de aprendizaje en conjunto que combina múltiples árboles de decisión, optimizando su rendimiento al abordar el problema del desequilibrio de clases. Este enfoque se basa en la idea de que la combinación de varios modelos puede mejorar la precisión y la robustez de las predicciones. En un Bosque Aleatorio Balanceado, se generan múltiples árboles de decisión a partir de subconjuntos aleatorios de datos, y cada árbol se entrena de manera independiente. Sin embargo, a diferencia de un bosque aleatorio tradicional, este método implementa técnicas de balanceo, como el submuestreo o el sobremuestreo, para asegurar que las clases minoritarias estén adecuadamente representadas en el conjunto de entrenamiento. Esto es crucial en situaciones donde los datos están desbalanceados, ya que los modelos pueden tener una tendencia a favorecer la clase mayoritaria, lo que resulta en un rendimiento deficiente en la predicción de la clase minoritaria. Al final, las predicciones de todos los árboles se combinan, generalmente mediante votación, para producir una predicción final más precisa y confiable. Este enfoque no solo mejora la precisión, sino que también aumenta la generalización del modelo, haciéndolo más efectivo en la práctica.
