重采样：对少数类进行过采样或对多数类进行欠采样 调整不同类样本权重：在模型的损失函数中加入类权重，使得少数类的样本在计算损失时具有更高的权重 使用适合不平衡数据的算法：例如梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees）中的 XGBoost、LightGBM 允许直接处理不平衡数据 调节决策阈值：根据具体问题调整决策阈值，使得模型在正类上的表现更好
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