Descripción: Las técnicas de re-muestreo son métodos utilizados para crear nuevas muestras a partir de datos existentes para mejorar el rendimiento del modelo. Estas técnicas son fundamentales en el preprocesamiento de datos, especialmente en el contexto de la estadística y el aprendizaje automático. Su principal objetivo es abordar problemas como el sobreajuste y la variabilidad en los resultados de los modelos predictivos. Al generar múltiples subconjuntos de datos a partir de un conjunto original, se permite una evaluación más robusta de la capacidad del modelo para generalizar a nuevos datos. Entre las técnicas más comunes se encuentran la validación cruzada, el bootstrap y el muestreo estratificado. La validación cruzada implica dividir el conjunto de datos en varias partes, entrenando el modelo en algunas de ellas y validándolo en otras, lo que ayuda a obtener una estimación más precisa del rendimiento del modelo. El bootstrap, por otro lado, consiste en tomar muestras aleatorias con reemplazo del conjunto de datos original, lo que permite estimar la variabilidad de un estadístico. Estas técnicas no solo mejoran la fiabilidad de los modelos, sino que también son esenciales para la selección de características y la optimización de hiperparámetros, contribuyendo así a la creación de modelos más robustos y precisos.
