Descripción: Un conjunto de datos desbalanceado se refiere a una situación en la que las diferentes clases dentro de un conjunto de datos no están representadas de manera equitativa. Esto significa que algunas clases tienen un número significativamente mayor de ejemplos en comparación con otras. Este desbalance puede afectar negativamente el rendimiento de los modelos de aprendizaje supervisado, ya que los algoritmos tienden a favorecer las clases más representadas, lo que puede llevar a una baja precisión en la predicción de las clases minoritarias. Las características principales de un conjunto de datos desbalanceado incluyen la distribución desigual de las clases, lo que puede resultar en un sesgo en la toma de decisiones del modelo. La relevancia de abordar este problema radica en la necesidad de garantizar que los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático sean justos y precisos, especialmente en aplicaciones críticas como la detección de fraudes, diagnóstico médico y clasificación de datos. Para mitigar el impacto del desbalance, se pueden emplear técnicas de preprocesamiento de datos, como el sobremuestreo de la clase minoritaria, el submuestreo de la clase mayoritaria o la generación de datos sintéticos. En el contexto de aprendizaje profundo, el desbalance puede ser particularmente problemático, ya que estas arquitecturas suelen requerir grandes cantidades de datos para generalizar adecuadamente.
