處理不平衡數據集的方法之一是使用類別平衡技術，包括過采樣、欠采樣和合成少數類技術。在Pandas中可以使用以下方法來處理不平衡數據集：
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
ros = RandomOverSampler()
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
rus = RandomUnderSampler()
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)
from imblearn.over_sampling import SMOTE
smote = SMOTE()
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)
通過使用以上方法，可以處理不平衡數據集，提高模型的性能和準確度。
