Descripción: Los datos desbalanceados se refieren a un conjunto de datos en el que las clases o categorías no están representadas de manera equitativa. Esto significa que una o varias clases tienen una cantidad significativamente mayor de ejemplos en comparación con otras. Este fenómeno es común en problemas de clasificación, donde una clase puede ser mucho más frecuente que otra, lo que puede llevar a que los modelos de aprendizaje automático desarrollen un sesgo hacia la clase mayoritaria. Por ejemplo, en un conjunto de datos de detección de fraudes, puede haber miles de transacciones legítimas por cada transacción fraudulenta. Este desbalance puede afectar negativamente el rendimiento del modelo, ya que puede resultar en una alta precisión general, pero con un pobre desempeño en la clase minoritaria. Para abordar este problema, se pueden emplear diversas técnicas, como el sobremuestreo de la clase minoritaria, el submuestreo de la clase mayoritaria, o el uso de algoritmos que son robustos frente a este tipo de desbalance. La identificación y el tratamiento de datos desbalanceados son cruciales para garantizar que los modelos de aprendizaje automático sean justos y efectivos en su capacidad para generalizar a nuevos datos.
