Descripción: La distribución de etiquetas en un conjunto de datos se refiere a la manera en que las diferentes clases o categorías están representadas dentro de dicho conjunto. Este concepto es crucial en el ámbito del aprendizaje automático, ya que un desequilibrio en la distribución de etiquetas puede afectar significativamente el rendimiento del modelo. Por ejemplo, si un conjunto de datos contiene una gran cantidad de instancias de una clase específica y muy pocas de otra, el modelo puede volverse sesgado hacia la clase mayoritaria, lo que resulta en un bajo rendimiento al clasificar la clase minoritaria. La distribución de etiquetas no solo ayuda a identificar este tipo de desequilibrio, sino que también permite a los investigadores y desarrolladores tomar decisiones informadas sobre la recolección de datos, el preprocesamiento y la selección de técnicas de entrenamiento adecuadas. Además, una comprensión adecuada de la distribución de etiquetas puede guiar la implementación de estrategias de mitigación, como el sobremuestreo de la clase minoritaria o el submuestreo de la clase mayoritaria, para equilibrar el conjunto de datos. En resumen, la distribución de etiquetas es un aspecto fundamental que influye en la efectividad de los modelos de aprendizaje automático y en la calidad de los resultados obtenidos en tareas de clasificación.
