Individuare lo sbilanciamento delle classi

Ti stai concentrando sulla fase preliminare fondamentale del ciclo di vita del Machine Learning: Exploratory Data Analysis (EDA).

L’EDA ti permette di comprendere meglio la natura dell’insieme di dati heart_disease_df, incluse le relazioni tra le diverse variabili e i potenziali problemi da affrontare prima di passare all’addestramento del modello. Capire la distribuzione delle classi nelle tue feature — per esempio, il sesso dei pazienti — è una parte chiave dell’EDA.

Lo sbilanciamento delle classi, in cui una classe ha un numero di campioni significativamente maggiore rispetto a un’altra, può influenzare il processo di addestramento del modello, portandolo a favorire la classe maggioritaria.