處理類別不平衡問題的常見方法包括：
過采樣（Oversampling）：增加少數類樣本的數量，使其與多數類樣本數量相當。
欠采樣（Undersampling）：減少多數類樣本的數量，使其與少數類樣本數量相當。
合成采樣（Synthetic Sampling）：通過生成新的合成樣本來平衡不平衡的類別，如SMOTE算法。
類別權重（Class Weights）：在模型訓練時給不同類別的樣本賦予不同的權重，使模型更關注少數類樣本。
集成學習（Ensemble Learning）：使用多個不同的分類器，結合它們的預測結果來平衡類別不平衡問題。
在使用ROPE算法時，可以結合以上方法來處理類別不平衡問題，以提高模型的性能和泛化能力。
