¿Qué significa "Submuestreo"?

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El submuestreo es una técnica que se usa en el análisis de datos para manejar situaciones donde algunas categorías tienen muchos más ejemplos que otras. Esto se ve a menudo en casos donde una clase es mucho más grande que otra, lo que puede causar problemas al intentar entrenar modelos para hacer predicciones.

Para equilibrar los datos, el submuestreo reduce el número de ejemplos de la clase más grande. Al hacer esto, se busca crear un conjunto de datos más equilibrado donde ambas clases tengan un número similar de ejemplos. Esto puede ayudar a mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático porque pueden aprender de ambas clases de manera más uniforme.

Aunque el submuestreo puede ser útil, también tiene desventajas. Eliminar demasiados ejemplos de la clase más grande puede llevar a perder información valiosa. Para evitar esto, algunos métodos combinan el submuestreo con otras técnicas, como el bagging, para mantener una mejor precisión y aprovechar al máximo los datos disponibles.

En general, el submuestreo es una herramienta útil para lidiar con datos desbalanceados, pero debe usarse con cuidado para no perder información importante.