Descripción detallada
Sistema informático que permite aplicar algoritmos de sobremuestreo probabilísticos desarrollados en la Universidad de Camagüey (SMOTE-COV-LW, SMOTE-RL y SMOTE-EN) para conjuntos de datos de clasificación binaria desbalanceada, mediante una interfaz gráfica accesible sin conocimientos técnicos avanzados. Implementado con Python y PyQt6. Incluye importación de bases de datos, aplicación de balanceo y exportación de resultados. Evalúa los algoritmos frente a técnicas clásicas (SMOTE, Borderline-SMOTE, SMOTE-RSB, ADASYN) usando clasificadores C4.5, MLP, KNN, Random Forest y SVM, con métricas AUC y F1-Score. Autor: Marcos Antonio Rodríguez Guerra. Tutor: MSc. Ireimis de las Mercedes Leguen de Varona.