Imbalanced-learn: modelos de ML con datos desequilibrados

Este proyecto es un curso práctico y efectivo para aprender que es el desbalanceo de clases en Machine leraning y como tratarlo. Aprenderemos las técnicas más avanzadas para trabajar con datos desbalanceados como: bSMOTE, ADASYN, SMOTEEN, etc. También aprenderemos a generar modelos capaces de trabajar con datos desbalanceados.

Una gran parte de los problemas de clasificación utilizan datos debalanceadas. Si no se tratan estos casos estaremos generando modelos que no estén funcionando correctamente, pese a que a priori parezca que si. Por eso, en este curso aprenderemos a como tratar este tipo de datos.