¿Qué significa "Equilibrio de Clases"?

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El balance de clases es un concepto importante al entrenar modelos de aprendizaje automático, especialmente en tareas como la clasificación de imágenes. Se refiere a la distribución de diferentes categorías, o clases, dentro de un conjunto de datos. Cuando un conjunto de datos está balanceado, significa que cada clase tiene un número similar de ejemplos. Esto ayuda al modelo a aprender a reconocer cada categoría de manera efectiva.

En muchos casos, si una clase tiene muchos más ejemplos que las demás, el modelo puede volverse sesgado. Esto significa que puede funcionar bien con la clase popular pero mal con las menos comunes. Por ejemplo, en un conjunto de datos de animales, si hay muchas imágenes de gatos pero solo unas pocas de perros, es posible que el modelo tenga problemas para identificar correctamente a los perros.

Balancear las clases asegura que el modelo tenga suficiente información para aprender de todas las categorías, lo que lleva a un mejor rendimiento general. Esto es especialmente crucial en áreas como la imagen médica, donde un diagnóstico erróneo puede tener consecuencias graves. Al prestar atención al balance de clases, los investigadores pueden crear modelos más confiables y precisos.