Los conjuntos de datos desequilibrados plantean desafíos generalizados en numerosas aplicaciones de aprendizaje automático (ML), especialmente en áreas como la detección de fraudes, donde los casos fraudulentos son ampliamente superados en número por transacciones legítimas.