Evaluación del Rendimiento de Modelos de Machine Learning para el Análisis de Sentimientos en Tweets en Español bajo Diferentes Escenarios de Desbalance de Clases

Roly Steeven Cedeño Menéndez; José Alberto León Alarcón; Jandry Hernando Franco Cantos

doi:10.33333/lajc.vol13n2.02

Authors

Roly Steeven Cedeño Menéndez Universidad Técnica de Manabí https://orcid.org/0009-0004-1571-9410
José Alberto León Alarcón Universidad Técnica de Manabí https://orcid.org/0009-0004-6190-0990
Jandry Franco Cantos Universidad Técnica de Manabí https://orcid.org/0009-0009-7848-9292

DOI:

https://doi.org/10.33333/lajc.vol13n2.02

Keywords:

sentiment analysis, machine learning, class imbalance, text classification, f1-score

Abstract

Sentiment analysis has gained significant relevance in the classification of polarities in unstructured texts; however, one of its main challenges is class imbalance, which significantly affects the performance of machine learning models. Therefore, this study compares the performance of six classification algorithms (Naive Bayes, SVM, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, and XGBoost) on Spanish-language tweets, considering three scenarios: balanced distribution, moderately imbalanced, and highly imbalanced. The evaluation was conducted using the metrics of accuracy, precision, recall, and f1-score. From this, it is evident that linear models achieve better performance in balanced scenarios, although their effectiveness decreases as the imbalance increases. Meanwhile, Naive Bayes maintains a more stable behavior across scenarios, and XGBoost represents a competitive alternative. Additionally, it is observed that the impact of imbalance is not adequately reflected by accuracy, making the f1-score a more representative metric. Altogether, these findings highlight the importance of considering class imbalance in model selection.

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