在处理不均衡的数据集时，可以通过多种方法来解决，包括以下几种常见的方法：

1. 过抽样（Oversampling）：对于少数类别的样本进行复制或合成新的样本，使得少数类别样本的数量增加到与多数类别样本接近。常见的过抽样方法包括随机过抽样、SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）等。

from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler, SMOTE

# 随机过抽样
ros = RandomOverSampler(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)

# SMOTE
smote = SMOTE(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

2. 欠抽样（Undersampling）：对于多数类别的样本进行删除或合并，使得多数类别样本的数量减少到与少数类别样本接近。常见的欠抽样方法包括随机欠抽样、NearMiss等。

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler, NearMiss

# 随机欠抽样
rus = RandomUnderSampler(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)

# NearMiss
nearmiss = NearMiss(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = nearmiss.fit_resample(X, y)

3. 集成方法（Ensemble methods）：通过构建多个分类器，并对其结果进行集成，以达到平衡样本分布的效果。常见的集成方法包括Bagging、Boosting等。

from imblearn.ensemble import BalancedBaggingClassifier, BalancedRandomForestClassifier

# BalancedBaggingClassifier
bbc = BalancedBaggingClassifier(random_state=0)
bbc.fit(X, y)

# BalancedRandomForestClassifier
brf = BalancedRandomForestClassifier(random_state=0)
brf.fit(X, y)

4. 类别权重（Class weight）：在机器学习算法中，可以通过设定样本类别的权重来调整算法对少数类别的关注程度。可以使用class_weight参数来设置类别权重。

from sklearn.svm import SVC

# 使用class_weight参数
svc = SVC(class_weight='balanced')
svc.fit(X, y)

这些方法可以根据具体情况选择使用，或者结合使用，以提高对不均衡数据集的处理效果。