SplitGen: algoritmo evolutivo para división de datos en conjuntos pequeños
Resumen
La decisión comúnmente adoptada en escenarios con abundantes datos, es la división aleatoria de los mismos. Sin embargo, cuando los datos escasean, esta decisión puede no ser la más apropiada. Se introduce SplitGen que es un algoritmo evolutivo diseñado para optimizar la división del conjunto de datos basado en un criterio de distancias. Su enfoque busca garantizar que los subconjuntos sean los más representativos posibles del conjunto original, mitigando el riesgo de introducir sesgos en la evaluación del modelo. La implementación se realizó en Python utilizando la librería DEAP. Se comparo su desempeño contra una búsqueda aleatoria, evaluando las soluciones mediante la pseudo distancia de Mahalanobis y la distancia de Wasserstein. Se observó un mejor desempeño del algoritmo gen ético, especialmente cuando el tamaño del conjunto de datos esta entre 1000 y 10000 observaciones, y en distribuciones uniformes comparadas con las normales, sugiriendo una mayor dificultad en presencia de curtosis y valores atípicos.
