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處理不平衡數據集可以通過以下幾種方式實現：
過采樣：通過復制少數類別的樣本來平衡數據集。可以使用Python庫中的imbalanced-learn或者自定義代碼來實現。
欠采樣：通過刪除多數類別的樣本來平衡數據集。同樣可以使用imbalanced-learn或者自定義代碼來實現。
使用類權重：在訓練模型時，給不同類別的樣本賦予不同的權重，讓模型更加關注少數類別的樣本。在Lasagne框架中，可以通過設置class_weights參數來實現。
集成學習：使用集成學習方法如隨機森林、梯度提升樹等，這些方法對不平衡數據集有較好的處理效果。
生成合成樣本：使用生成對抗網絡（GAN）等技術生成合成樣本來增加少數類別的樣本數量。
通過以上方法，可以有效處理不平衡數據集并提升模型性能。
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