Datos Desbalanceados

Un dataset se considera desbalanceado cuando la distribución de las clases es desigual. En este caso:

• 65.1% de los pacientes no tienen diabetes.
• 34.9% de los pacientes tienen diabetes.

Esto significa que la clase «sin diabetes» es aproximadamente el doble de la clase «con diabetes». Este desequilibrio es significativo porque, en datasets de machine learning, los modelos suelen aprender a reconocer patrones mejor cuando las clases están balanceadas (es decir, cuando cada clase tiene una representación similar).

Impacto del Desbalance en el Análisis y Modelos de Machine Learning

Cuando los datos están desbalanceados, pueden surgir varios problemas en el análisis y en los modelos de machine learning:

• Predicciones Sesgadas: Los modelos pueden inclinarse hacia la clase mayoritaria. Por ejemplo, un modelo de clasificación podría predecir con mayor frecuencia «sin diabetes» porque esa clase es más frecuente en los datos, obteniendo una precisión alta pero ignorando la clase minoritaria.
• Pobre Desempeño en la Clase Minoritaria: Si no se maneja correctamente el desbalance, el modelo puede tener dificultades para identificar correctamente la clase minoritaria (en este caso, «con diabetes»). Esto es especialmente problemático si la clase minoritaria es la que queremos identificar con precisión, como en el diagnóstico de enfermedades.
• Métricas de Evaluación Engañosas: La precisión (accuracy) puede ser engañosa en datasets desbalanceados. Por ejemplo, si el modelo predice siempre «sin diabetes», tendría una precisión de 65.1% en este dataset, pero claramente no sería útil. En estos casos, otras métricas como el recall, precision, y el F1-score son más adecuadas para evaluar el rendimiento.

Estrategias para Manejar Datos Desbalanceados

Existen varias técnicas para manejar el desbalance en los datasets de machine learning:

1. Submuestreo de la Clase Mayoritaria: Reducir el número de muestras en la clase mayoritaria para equilibrar las clases.
2. Sobremuestreo de la Clase Minoritaria: Crear copias de la clase minoritaria o generar datos sintéticos (usando técnicas como SMOTE) para equilibrar las clases.
3. Ajuste de Ponderación de Clases: Muchos algoritmos de machine learning permiten ajustar el peso de cada clase, de modo que se penalice más los errores en la clase minoritaria.
4. Elegir Métricas Adecuadas: En lugar de usar solo precisión, es mejor usar métricas como el F1-score, que es más informativo en casos desbalanceados.

En resumen, los datos desbalanceados pueden hacer que un modelo aprenda a ignorar la clase minoritaria. Por lo tanto, es importante aplicar técnicas para mitigar este problema y asegurarse de que el modelo sea útil y preciso en ambos grupos de clase.