在Keras中處理不平衡的數據集可以采取以下幾種方法：
class_weight參數來自動調整不同類別的權重，使得損失函數更加關注少數類別的樣本。在model.fit()方法中設置class_weight參數即可。class_weight = {0: 1, 1: 10} # 設置類別權重，例如少數類別設置更大的權重
model.fit(X_train, y_train, class_weight=class_weight)
過采樣/欠采樣：通過過采樣（增加少數類別的樣本）或欠采樣（減少多數類別的樣本）來平衡數據集。可以使用imbalanced-learn庫中的RandomOverSampler和RandomUnderSampler來進行過采樣和欠采樣操作，然后再將處理后的數據集用于模型訓練。
使用自定義損失函數：可以根據實際情況定義自己的損失函數，使得損失函數更加關注少數類別的樣本。可以在Keras中使用backend模塊來定義自定義的損失函數，然后在模型編譯時指定該損失函數。
import keras.backend as K
def custom_loss(y_true, y_pred):
# 自定義損失函數，例如將損失函數在少數類別樣本上加權
loss = K.binary_crossentropy(y_true, y_pred) # 二分類交叉熵損失
return loss
model.compile(loss=custom_loss, optimizer='adam')
通過以上方法，可以有效處理不平衡的數據集，提高模型在少數類別上的性能表現。
