處理不平衡數據集的方法有很多種，以下是一些常見的處理方法：
重新采樣（Resampling）：通過過采樣（Oversampling）或者欠采樣（Undersampling）來平衡數據集。過采樣是增加少數類樣本數量，欠采樣是減少多數類樣本數量。
合成少數類過采樣技術（SMOTE）：通過生成合成少數類樣本來平衡數據集，這些合成樣本是通過在少數類樣本之間進行插值得到的。
類權重調整（Class Weighting）：在訓練模型時給不同類別的樣本賦予不同的權重，使得模型更關注少數類樣本。
集成方法（Ensemble Methods）：使用集成學習方法如隨機森林（Random Forest）或者梯度提升樹（Gradient Boosting）來處理不平衡數據集。
生成對抗網絡（GAN）：使用生成對抗網絡來生成更多的少數類樣本。
One-Class Classification：采用一類分類器，只關注訓練集中的少數類樣本。
這些方法可以單獨使用，也可以結合使用以獲得更好的效果。具體選擇哪種方法要根據數據集的特點和具體問題來決定。
