Descripción: El submuestreo es una técnica utilizada para reducir el tamaño de un conjunto de datos seleccionando un subconjunto representativo de los datos originales. Este proceso es fundamental en el ámbito del aprendizaje automático y la ciencia de datos, ya que permite manejar grandes volúmenes de información de manera más eficiente. Al seleccionar un subconjunto, se busca mantener la diversidad y la representatividad del conjunto de datos original, lo que ayuda a evitar el sobreajuste y a mejorar la generalización de los modelos. El submuestreo puede ser aleatorio, donde se eligen datos de manera arbitraria, o puede ser dirigido, donde se seleccionan datos específicos basados en ciertas características o criterios. Esta técnica es especialmente útil en situaciones donde los datos son desbalanceados, es decir, cuando algunas clases están sobrerrepresentadas en comparación con otras. En tales casos, el submuestreo puede ayudar a equilibrar las clases y mejorar el rendimiento del modelo. Además, el submuestreo se utiliza en la optimización de hiperparámetros, donde se busca reducir el tiempo de entrenamiento al trabajar con un conjunto de datos más pequeño, sin sacrificar la calidad del modelo final.
