¿Qué significa "Técnica de Sobremuestreo de Minorías Sintéticas"?
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La Técnica de Sobremuestreo de Minorías Sintéticas, conocida como SMOTE, es un método que se usa para mejorar el rendimiento de los modelos cuando tratamos con conjuntos de datos desbalanceados. En muchas ocasiones, tenemos un montón de ejemplos de un tipo de dato y solo unos pocos de otro tipo. Este desbalance puede hacer que los modelos no funcionen bien, especialmente para los datos menos comunes.
Cómo Funciona SMOTE
SMOTE ayuda a crear nuevos ejemplos de la clase minoritaria. En vez de solo copiar ejemplos existentes, genera nuevos mirando los puntos de datos que ya tenemos y haciéndoles pequeños cambios. Esto aumenta la cantidad de ejemplos para la clase minoritaria, ayudando a que los modelos aprendan mejor del rango completo de datos.
Beneficios de SMOTE
Usando SMOTE, podemos balancear el conjunto de datos, lo que significa que los modelos pueden aprender de manera más efectiva. Esto a menudo lleva a una mejor precisión en las predicciones y ayuda a reducir errores al identificar los tipos de datos menos comunes. Es especialmente útil en campos como la detección de intrusiones y el reconocimiento automático de voz, donde algunas categorías pueden estar subrepresentadas.