Un conjunto de entrenamiento es una muestra de datos para el entrenamiento de clasificadores. Estos datos, estan expuestos al adquirir su conocimiento, a tener prototipos erroneamente etiquetados, lo que implica un aprendizaje infructuoso en su aplicacion. La seleccion de los objetos de un dominio a incluir en un conjunto de entrenamiento es un problema presente en todos los modelos computacionales que realizan inferencias a partir de ejemplos. La edicion de un conjunto de entrenamiento se hace con el objetivo de eliminar los prototipos que inducen a una incorrecta clasificacion supervisada, seleccionando un conjunto de referencia representativo y reducido. Las tecnicas de edicion, tambien producen la eliminacion de prototipos, y con ello, la reduccion de la matriz de aprendizaje. En este trabajo se propone un nuevo algoritmo con estos propositos EDITBRS. Se validan los resultados del mismo en el problema real del pronostico de las temperaturas en la estacion meteorologica de la U.P.T.C., Colombia.