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Fastai框架在處理不平衡數(shù)據(jù)集時有幾種方法，包括：
欠采樣：通過減少多數(shù)類樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集。這樣可以減少多數(shù)類的影響，提高模型對少數(shù)類的識別能力。
過采樣：通過復制少數(shù)類樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集。這可以增加少數(shù)類的影響，使得模型更容易學習少數(shù)類的特征。
類別權重：在訓練模型時，可以給不同類別設置不同的權重，使得模型更加關注少數(shù)類樣本的訓練過程。
Focal Loss：Focal Loss是一種針對不平衡數(shù)據(jù)集設計的損失函數(shù)，通過調(diào)整損失函數(shù)的權重，提高模型對少數(shù)類的關注度。
SMOTE：通過合成少數(shù)類樣本來增加少數(shù)類的數(shù)量。SMOTE算法可以在特征空間內(nèi)插值生成新的少數(shù)類樣本，從而增加少數(shù)類的數(shù)量。
這些方法可以單獨或結合使用，以提高不平衡數(shù)據(jù)集的訓練效果和模型性能。
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