Scikit-learn提供了多種方法來處理不平衡數據，以下是一些常用的方法：
過采樣（Oversampling）：通過增加少數類樣本的數量來使數據平衡。可以使用imblearn.over_sampling模塊中的RandomOverSampler或SMOTE等方法來實現。
欠采樣（Undersampling）：通過減少多數類樣本的數量來使數據平衡。可以使用imblearn.under_sampling模塊中的RandomUnderSampler或NearMiss等方法來實現。
過采樣和欠采樣的結合（Combining Over- and Under-Sampling）：通過同時增加少數類樣本和減少多數類樣本的數量來使數據平衡。可以使用imblearn.combine模塊中的SMOTEENN或SMOTETomek等方法來實現。
類別權重調整（Class Weight Adjustment）：在訓練模型時給不同類別設置不同的權重，使得模型更加關注少數類樣本。可以在模型的fit方法中設置class_weight參數。
集成學習（Ensemble Learning）：通過結合多個不同的分類器來處理不平衡數據，可以使用imblearn.ensemble模塊中的EasyEnsemble或BalancedRandomForestClassifier等方法來實現。
以上只是一些常見的方法，實際應用中還有很多其他方法可以處理不平衡數據。在使用這些方法時，需要根據具體情況選擇合適的方法來處理不平衡數據。
