Equilibrio de clase

1. ¿Qué es el equilibrio de clase??
2. ¿Qué es ejemplo de desequilibrio de clase??
3. ¿Por qué utilizamos el equilibrio de clase en el aprendizaje automático??
4. ¿Qué es el desequilibrio de clases y cómo lidiar con él??

¿Qué es el equilibrio de clase??

¿Qué es el equilibrio de clase?? En el aprendizaje automático, el equilibrio de clases significa equilibrar clases con muestras no balanceadas.

¿Qué es ejemplo de desequilibrio de clase??

El desequilibrio de clase es normal y esperado en aplicaciones ML típicas. Por ejemplo: en la detección de fraude de tarjetas de crédito, la mayoría de las transacciones son legítimas, y solo una pequeña fracción es fraudulenta. En detección de spam, es al revés: la mayoría de los correos electrónicos enviados por el mundo hoy son spam.

¿Por qué utilizamos el equilibrio de clase en el aprendizaje automático??

Equilibrar un conjunto de datos facilita el entrenamiento un modelo porque ayuda a evitar que el modelo se sesgue hacia una clase. En otras palabras, el modelo ya no favorecerá a la clase mayoritaria solo porque contiene más datos.

¿Qué es el desequilibrio de clases y cómo lidiar con él??

Una de las técnicas de desequilibrio de clase ampliamente adoptadas para tratar con conjuntos de datos altamente desequilibrados se llama remuestreo. Consiste en eliminar muestras de la clase mayoritaria (bajo muestreo) y/o agregar más ejemplos de la clase minoritaria (exhibición excesiva).