Descripción: La selección de instancias es el proceso de elegir un subconjunto representativo de instancias de un conjunto de datos más grande, con el objetivo de utilizarlas en el entrenamiento o la prueba de modelos de aprendizaje supervisado. Este proceso es crucial porque la calidad y la representatividad de las instancias seleccionadas pueden influir significativamente en el rendimiento del modelo. Al seleccionar instancias, se busca equilibrar la diversidad y la relevancia de los datos, asegurando que el modelo aprenda de ejemplos que cubran adecuadamente el espacio de características. Además, la selección de instancias puede ayudar a reducir el tiempo de entrenamiento y mejorar la eficiencia computacional, especialmente en conjuntos de datos masivos. Existen diversas técnicas para llevar a cabo esta selección, que van desde métodos aleatorios hasta algoritmos más sofisticados que consideran la similitud entre instancias o la importancia de cada una en el contexto del problema a resolver. En resumen, la selección de instancias es una etapa fundamental en el proceso de modelado, que permite optimizar el uso de datos y mejorar la capacidad predictiva de los modelos de aprendizaje automático.
