Descripción: El desbalance de datos se refiere a una situación en la que las clases en un conjunto de datos no están representadas de manera equitativa. Este fenómeno es especialmente relevante en el contexto del aprendizaje automático y el Deep Learning, donde la calidad y la diversidad de los datos de entrenamiento son cruciales para el rendimiento del modelo. Un conjunto de datos desbalanceado puede llevar a que el modelo aprenda a favorecer la clase mayoritaria, ignorando o subrepresentando la clase minoritaria. Esto puede resultar en un rendimiento deficiente, especialmente en tareas de clasificación, donde el modelo puede tener una alta precisión general pero un bajo rendimiento en la clase menos representada. Las características del desbalance de datos incluyen la dificultad para generalizar, la tendencia a sobreajustar a la clase mayoritaria y la posibilidad de que el modelo no capture adecuadamente las variaciones dentro de la clase minoritaria. La relevancia del desbalance de datos radica en su impacto directo en la equidad y la eficacia de los modelos de aprendizaje automático, lo que puede tener implicaciones significativas en aplicaciones del mundo real, como el diagnóstico médico, la detección de fraudes y la clasificación de imágenes.
