Descripción: El sobre-muestreo es una técnica utilizada en el ámbito de la ciencia de datos y estadísticas para aumentar el número de instancias en la clase minoritaria de un conjunto de datos. Esta práctica es especialmente relevante en situaciones donde los datos están desbalanceados, es decir, cuando una clase tiene significativamente más ejemplos que otra. El sobre-muestreo busca equilibrar la representación de las clases, lo que puede mejorar la precisión y la capacidad de generalización de los modelos de aprendizaje automático. Existen diversas estrategias de sobre-muestreo, como la duplicación de instancias existentes de la clase minoritaria o la generación de nuevas instancias sintéticas mediante algoritmos como SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique). Esta técnica es crucial en aplicaciones donde la detección de la clase minoritaria es de gran importancia, como en la detección de fraudes, diagnóstico médico y análisis de fallos en sistemas. Al abordar el problema del desbalanceo, el sobre-muestreo permite a los modelos aprender patrones más representativos y, por ende, mejorar su rendimiento en la clasificación de datos no vistos.
Historia: El concepto de sobre-muestreo comenzó a ganar atención en la década de 1990, cuando los investigadores comenzaron a notar que los algoritmos de aprendizaje automático tendían a favorecer las clases mayoritarias en conjuntos de datos desbalanceados. En 2002, el algoritmo SMOTE fue introducido por Chawla et al., marcando un hito en la técnica de sobre-muestreo al proponer la generación de instancias sintéticas en lugar de simplemente duplicar ejemplos existentes. Desde entonces, el sobre-muestreo ha evolucionado y se ha integrado en diversas aplicaciones de aprendizaje automático y minería de datos.
Usos: El sobre-muestreo se utiliza principalmente en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático donde hay un desbalance significativo entre las clases. Se aplica en áreas como la detección de fraudes en transacciones financieras, donde las transacciones fraudulentas son mucho menos comunes que las legítimas. También se utiliza en el diagnóstico médico, donde ciertas enfermedades pueden estar subrepresentadas en los datos. Además, es común en el análisis de fallos en sistemas industriales, donde los eventos de fallo son raros en comparación con el funcionamiento normal.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de sobre-muestreo es su aplicación en la detección de fraudes en tarjetas de crédito, donde las transacciones fraudulentas representan solo un pequeño porcentaje del total. Al aplicar técnicas de sobre-muestreo, se pueden generar más ejemplos de transacciones fraudulentas, permitiendo que el modelo aprenda a identificarlas con mayor precisión. Otro caso es en el diagnóstico de enfermedades raras, donde el sobre-muestreo puede ayudar a mejorar la capacidad del modelo para detectar casos positivos a partir de un conjunto de datos desbalanceado.
