¿Qué es el desequilibrio de clases y cómo combatirlo?

El desequilibrio de clases es una situación en un problema de clasificación en la que la cantidad de objetos de una clase supera significativamente a la cantidad de objetos de otra (u otras) clases. Esto lleva a que el modelo pueda reconocer mal las clases menos representadas, ya que tiende a optimizarse para la mayoría.

Formas de combatir el desequilibrio de clases:

• Re-muestreo: aumentar el número de objetos de la clase menor (sobremuestreo) o reducir el número de objetos de la clase mayor (submuestreo).
• Uso de métricas especiales: por ejemplo, F1-score, ROC-AUC en lugar de precisión simple.
• Aplicación de algoritmos resistentes al desequilibrio: por ejemplo, ensamblajes, métodos con ponderación de clases.
• Generación de datos sintéticos: métodos como SMOTE crean nuevos objetos para la clase menor.

Ejemplo de uso de SMOTE:

from imblearn.over_sampling import SMOTE
X_resampled, y_resampled = SMOTE().fit_resample(X, y)

Esto ayuda a mejorar la calidad del modelo en clases raras.