Una empresa recopiló 10.000 muestras de eventos de equipos durante 3 meses para construir un modelo de mantenimiento predictivo. Hay 100 eventos de fallas distribuidos uniformemente en 50 tipos de máquinas. ¿Cómo debería la empresa preparar los datos de entrenamiento para mejorar la precisión del modelo dada la asimetría de clases y las fallas dispersas por tipo?

La opción correcta es sobremuestrear los casos de falla utilizando SMOTE. SMOTE es una técnica eficaz para abordar el desequilibrio de clases en conjuntos de datos. Al generar ejemplos sintéticos de la clase minoritaria (fallas), SMOTE ayuda a equilibrar el conjunto de datos de entrenamiento, lo que permite que el modelo aprenda mejor las características de los eventos de falla, que son cruciales en el mantenimiento predictivo. Esto es especialmente útil cuando las fallas están dispersas entre muchos tipos de máquinas, ya que SMOTE puede crear ejemplos sintéticos para cada tipo, mejorando la capacidad del modelo para generalizar. Ajustar los pesos de las clases es una opción, pero SMOTE es más proactivo al crear nuevos datos. Submuestrear los eventos sin falla podría descartar información valiosa y no aborda directamente la escasez de ejemplos de falla. Submuestrear con SMOTE no tiene sentido, ya que SMOTE es una técnica de sobremuestreo.