ROPE怎么处理类别不平衡问题

处理类别不平衡问题的常见方法包括：过采样（Oversampling）：增加少数类样本的数量，使其与多数类样本数量相当。欠采样（Undersampling）：减少多数类样本的数量，使其与少数类样本数量相当。合成采样（Synthetic Sampling）：通过生成新的合成样本来平衡不平衡的类别，如SMOTE算法。类别权重（Class Weights）：在模型训练时给不同类别的样本赋予不同的权重，使模