Descripción: La reponderación es una técnica utilizada en el ámbito del aprendizaje automático y la optimización de hiperparámetros que se centra en ajustar la importancia de diferentes muestras dentro del conjunto de entrenamiento. Este ajuste es crucial, especialmente en situaciones donde existe un desequilibrio de clases, es decir, cuando algunas clases están sobrerrepresentadas en comparación con otras. La reponderación permite que el modelo preste más atención a las muestras menos representadas, lo que puede mejorar su capacidad para generalizar y hacer predicciones precisas en datos no vistos. Esta técnica se puede implementar de diversas maneras, como asignando pesos diferentes a las instancias durante el entrenamiento o modificando la función de pérdida para que penalice más los errores en las clases minoritarias. La reponderación no solo ayuda a mitigar el sesgo hacia las clases mayoritarias, sino que también puede ser una herramienta valiosa para mejorar el rendimiento del modelo en tareas de clasificación, donde la precisión en todas las clases es fundamental. En resumen, la reponderación es un enfoque esencial en la optimización de hiperparámetros que busca equilibrar la influencia de las muestras en el proceso de aprendizaje, garantizando que el modelo sea más robusto y efectivo en su desempeño.
