Descripción: Un conjunto de datos desequilibrado se refiere a una colección de datos en la que las instancias de diferentes clases no están distribuidas de manera uniforme. En el contexto del aprendizaje automático, esto significa que algunas categorías pueden tener muchas más muestras que otras. Por ejemplo, en un conjunto de datos que clasifica imágenes de animales, puede haber miles de imágenes de perros, pero solo unas pocas docenas de imágenes de gatos. Este desequilibrio puede afectar negativamente el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático, ya que tienden a favorecer las clases con más datos, lo que puede resultar en un sesgo en las predicciones. Las características principales de un conjunto de datos desequilibrado incluyen la variabilidad en el número de instancias por clase, la dificultad para generalizar a partir de clases minoritarias y la necesidad de técnicas especiales para abordar el problema, como el sobremuestreo, submuestreo o el uso de algoritmos que son robustos frente a este tipo de desequilibrio. La relevancia de este concepto radica en su impacto en la precisión y la efectividad de los modelos de aprendizaje automático, especialmente en aplicaciones críticas como la detección de objetos, el reconocimiento facial y la clasificación de datos, donde la precisión es fundamental.
