Descripción: La distribución de la variable objetivo en el conjunto de datos se refiere a cómo se distribuyen los valores de la variable que se desea predecir o clasificar en un modelo de aprendizaje supervisado. Esta distribución es fundamental para entender la naturaleza del problema que se está abordando, ya que influye en la elección de algoritmos, la preparación de los datos y la evaluación del modelo. Una distribución equilibrada puede facilitar el aprendizaje del modelo, mientras que una distribución sesgada puede llevar a un rendimiento deficiente. Por ejemplo, en un problema de clasificación binaria, si la mayoría de las instancias pertenecen a una clase y solo unas pocas a la otra, el modelo puede aprender a predecir la clase mayoritaria con alta precisión, pero fallar en la identificación de la clase minoritaria. Por lo tanto, es crucial analizar la distribución de la variable objetivo para aplicar técnicas adecuadas de muestreo, ajuste de pesos o selección de métricas de evaluación que reflejen mejor el rendimiento del modelo en todas las clases. Además, la visualización de esta distribución, a través de histogramas o gráficos de densidad, puede proporcionar información valiosa sobre la presencia de outliers, la normalidad de los datos y la necesidad de transformaciones adicionales antes de entrenar el modelo.
