El conjunto de datos desequilibrados es relevante principalmente en el contexto del aprendizaje automático supervisado que involucra dos o más clases.
El desequilibrio significa que la cantidad de puntos de datos disponibles para diferentes clases es diferente:
Si hay dos clases, los datos equilibrados significarían 50% de puntos para cada una de las clases. Para la mayoría de las técnicas de aprendizaje automático, un pequeño desequilibrio no es un problema . Por lo tanto, si hay un 60% de puntos para una clase y un 40% para la otra clase, no debería causar una degradación significativa del rendimiento. Solo cuando el desequilibrio de clase es alto, por ejemplo, 90% de puntos para una clase y 10% para la otra, los criterios de optimización estándar o las medidas de rendimiento pueden no ser tan efectivos y necesitarían modificación.
Un ejemplo típico de datos desequilibrados se encuentra en el problema de clasificación de correo electrónico donde los correos electrónicos se clasifican en jamón o spam. El número de correos electrónicos no deseados suele ser menor que el número de correos electrónicos relevantes. Entonces, usar la distribución original de dos clases conduce a un conjunto de datos desequilibrado.
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Usar la precisión como una medida de rendimiento para conjuntos de datos altamente desequilibrados no es una buena idea. Por ejemplo, si el 90% de los puntos pertenecen a la clase verdadera en un problema de clasificación binaria, una predicción predeterminada de verdadero para todos los puntos de datos conduce a un clasificador que es 90% exacto, aunque el clasificador no haya aprendido nada sobre el problema de clasificación en ¡mano!
