Introducción
En el análisis de datos, a menudo es necesario trabajar con conjuntos de datos grandes que pueden contener una cantidad desproporcionada de una clase en particular. En estos casos, el submuestreo puede ser una técnica útil para equilibrar el conjunto de datos y mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.
¿Qué es el submuestreo?
El submuestreo es una técnica de preprocesamiento de datos que consiste en reducir el tamaño de una clase mayoritaria en un conjunto de datos desequilibrado, eliminando aleatoriamente instancias de esa clase hasta que se logre un equilibrio con la clase minoritaria.
Cómo hacer submuestreo en Python
Para realizar el submuestreo en Python, podemos utilizar la librería `pandas` para manipular los datos. A continuación, se muestra un ejemplo de cómo hacer submuestreo en un DataFrame de `pandas`:
import pandas as pd
# Crear un DataFrame de ejemplo
data = {'feature_1': [1, 2, 3, 4, 5],
'feature_2': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
'target': [0, 1, 0, 0, 0]}
df = pd.DataFrame(data)
# Contar el número de instancias en cada clase
class_counts = df['target'].value_counts()
# Submuestrear la clase mayoritaria
minority_class = df[df['target'] == class_counts.idxmin()]
majority_class = df[df['target'] == class_counts.idxmax()]
majority_class_sampled = majority_class.sample(n=len(minority_class))
# Combinar las clases minoritaria y submuestreada
balanced_df = pd.concat([minority_class, majority_class_sampled])
print(balanced_df)
En este ejemplo, creamos un DataFrame de ejemplo con dos características y una variable objetivo. Luego, contamos el número de instancias en cada clase y submuestreamos la clase mayoritaria para equilibrar el conjunto de datos.
Con este sencillo ejemplo, ahora sabes cómo hacer submuestreo en Python utilizando la librería `pandas`. ¡Espero que te haya sido útil!