嘿，这个问题问得太精准了——类别不平衡+小样本的可视化，确实是特征选择里很容易踩坑的点，我之前处理医疗数据集的时候也碰到过几乎一模一样的情况！

先给你拆解下核心矛盾：你纠结的本质是**模型需要的「概率信号」和小样本的「统计可靠性」**之间的平衡——模型要学的是「某特征在某类别下的出现概率」，但小样本算出的概率可信度极低，必须让看可视化的人（不管是你自己还是团队里的决策者）明确这一点。

先说说你提到的两种单独方法的定位：

• 绝对计数（Approach A）：适合EDA初期的「全局摸底」，快速看每个类别下特征的真实样本量，一眼就能知道哪些类别是「数据贫瘠」的。但缺点也很明显，像你说的Stage1的柱子几乎看不见，根本没法对比不同类别间的特征占比模式。
• 归一化百分比（Approach B）：是直接对准模型需求的——模型要学习的就是「给定类别，特征出现的条件概率」，这种图能清晰展示特征和目标的关联信号（比如Stage1 0% Ascites vs Stage4 20%）。但它最大的问题就是隐藏了样本量，很容易让人误判小样本结果的可靠性——比如Stage1如果有个100%的比例，别人可能以为是大样本的稳定结论，实则只是12个样本的极端情况。

重点：混合方法才是行业通用的「黄金方案」 #

在特征选择的场景下，没人会只选一种方法，同时传递「信号强度（比例）」和「信号可靠性（样本量）」才是标准最佳实践。给你几个亲测好用的混合方式：

1. 百分比柱状图+样本量标注
   这是最简单也最常用的方法：用sns.barplot画每个类别内特征的占比（比如Ascites=Yes的百分比），然后在每个柱子的上方/旁边用文本标注该类别的总样本量（比如n=12、n=111）。这样别人一眼就能看到比例信号，也能立刻判断这个比例的可信度——比如Stage1的0% Ascites旁边标n=12，大家就知道这个结论是稳定的；如果是Stage1有个30%的比例，标n=12，所有人都会意识到这个结果可能有抽样误差，不能直接当可靠模式用。
2. 堆叠柱状图
   每个类别的柱子高度对应该类别的总样本量（计数），柱子内部堆叠「特征=Yes」和「特征=No」的部分，同时在每个堆叠块上标注对应的百分比。比如Stage1的柱子很短（对应n=12），全是「No」的色块，标注0% Yes；Stage4的柱子中等长度，其中20%是「Yes」的色块。这种图既能直观看到每个类别的数据体量，又能对比特征在不同类别里的占比分布。
3. 双Y轴辅助图（谨慎使用）
   左边Y轴画绝对计数的柱状图，右边Y轴画该类别内特征的百分比折线（或者小型柱状条）。不过这个要注意别画得太杂乱，重点突出小样本类别的比例和计数的对应关系——比如Stage1的计数柱子很短，对应的百分比折线在0%的位置，一眼就能关联起来。

针对你这个医疗数据集的具体建议 #

因为是医疗场景，而且涉及小样本的少数类别（Stage1仅12个样本），「百分比柱状图+样本量标注」是最优选择：

• 医疗领域的特征选择非常看重结果的统计可靠性，小样本的比例哪怕看起来很极端，必须让团队知道这个比例是基于多少样本算出来的，避免基于不可靠的信号选特征。
• 同时，别忘了配合统计检验：比如对Ascites这个特征，用Fisher精确检验（因为Stage1样本量太小，卡方检验不适用），量化特征和Stage之间的关联是否统计显著。可视化是直观的定性判断，统计检验是量化的可靠性验证，两者结合起来做特征选择才更严谨。

最后总结下：没有绝对的「选比例还是选计数」的黄金规则，核心是不能只传递一个维度的信息——模型需要概率信号，但人需要知道这个信号的可信度。混合方法就是解决这个矛盾的标准方案，也是工业界和学术圈在处理类别不平衡特征可视化时的通用最佳实践。