Encontrando desbalanceamento de classes

Você está se concentrando na fase preliminar importante do ciclo de vida de Machine Learning: Análise Exploratória de Dados (EDA).

A EDA permite entender melhor a natureza do conjunto de dados heart_disease_df, incluindo as relações entre diferentes variáveis e possíveis problemas que precisam ser tratados antes de você avançar para o treinamento do modelo. Entender a distribuição das classes nas suas variáveis — por exemplo, o sexo do paciente — é uma parte essencial da EDA.

O desbalanceamento de classes, quando uma classe tem significativamente mais amostras do que outra, pode enviesar o processo de treinamento do seu modelo, levando-o a favorecer a classe majoritária.