我正在学习训练集，并获得了一组标记的客户数据，这些数据将客户划分为两个类别之一：A 或 B。该数据集还包含每个客户的性别、年龄和职业属性。数据集中类的分布是这样的：

• 92% 的客户是 A 级客户
• 8% 的客户属于 B 类

根据我的理解，这是一个不平衡的数据集，因为类的分布不均等。但是，我对其他属性如何在确定此数据集是否平衡方面发挥作用感到困惑。例如，如果我的数据集具有相同的性别、职业和年龄值分布，那么数据集是否仍然被认为是不平衡的，因为我试图训练我的模型来预测的值（A 类或 B 类）是不平衡的？

或者，如果我的类分布相等，那么无论其他属性如何，我的数据集是否都被认为是平衡的？例如，如果我的数据集有 90% 的女性客户和 10% 的男性客户，但类别分布是 50% A 和 50% B，那么数据集是否会被认为是平衡的？

我的主要问题是，在确定我的数据集是否平衡时，我应该查看数据集中类的分布还是其他可能/可能不是该类的良好预测因子的属性的分布？