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在TFLearn中處理不平衡的數據集可以通過使用class_weight參數來實現。class_weight參數允許用戶指定不同類別的權重，以便在訓練模型時更加關注少數類別。具體地，可以根據每個類別的樣本數量來計算權重，使得少數類別的樣本在訓練中得到更多的重視。
下面是一個示例代碼，演示如何在TFLearn中使用class_weight參數處理不平衡的數據集：
import tflearn
# Load your data
X, Y = ...
# Calculate class weights
class_weight = tflearn.utils.compute_class_weight('balanced', Y)
# Define your neural network model
net = tflearn.input_data(shape=[None, len(X[0])])
net = tflearn.fully_connected(net, 128)
net = tflearn.fully_connected(net, 64)
net = tflearn.fully_connected(net, len(Y[0]), activation='softmax')
net = tflearn.regression(net, optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', class_weight=class_weight)
# Train your model
model = tflearn.DNN(net)
model.fit(X, Y, n_epoch=10, batch_size=16, show_metric=True)
# Make predictions
predictions = model.predict(X)
在上面的代碼中，我們首先計算了class_weight參數的值，然后在定義神經網絡模型時將其傳遞給tflearn.fully_connected()函數。這樣，模型在訓練時會根據class_weight參數來調整不同類別樣本的重要性，從而處理不平衡的數據集。
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