¿Qué significa "Reequilibrio de clases"?
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El reequilibrio de clases es un método que se usa para manejar situaciones donde algunas categorías en un conjunto de datos tienen muchas más ejemplos que otras. Esto es común en campos como la medicina, donde algunas enfermedades son mucho más raras que otras. Cuando un modelo se entrena con estos datos desiguales, puede volverse muy bueno reconociendo los casos más comunes pero tener problemas con los menos comunes.
Por qué es importante
Cuando los modelos se enfocan demasiado en los grupos grandes, no logran aprender los detalles importantes de los grupos pequeños. Esto puede llevar a un mal rendimiento al tratar de identificar condiciones raras. Por ejemplo, un modelo podría detectar una lesión en la piel popular pero perderse una rara porque tuvo menos ejemplos para aprender.
Soluciones
Para ayudar a los modelos a reconocer mejor todas las clases, se emplean técnicas como generar más ejemplos de clases raras. Esto puede implicar usar modelos especializados para crear nuevas imágenes basadas en las pocas que existen, dándole así al modelo más datos de los que aprender.
Otra aproximación es crear diferentes ramas en el modelo que aprendan de maneras distintas. Una rama puede centrarse en ajustarse a los datos desiguales mientras que otra rama refina cómo el modelo diferencia entre clases. Ambas ramas trabajan juntas para mejorar la capacidad general del modelo para reconocer tanto casos comunes como raros.
Conclusión
El reequilibrio de clases es esencial para crear modelos confiables, especialmente en áreas con datos desiguales. Al asegurarnos de que todas las clases estén bien representadas, podemos lograr mejores resultados en muchas aplicaciones, incluyendo diagnósticos médicos.