用于某些分类需求。我有由4个石碑图像组成的多变量时间序列数据，格式为(145521像素，4个日期，2个波段)我用tempCNN进行了分类，将数据分为5类。然而，具有500个样本的1、2类和具有1452485个样本的4、5类之间存在很大差距。
我想知道是否有一种方法可以帮助我监督前两个类，使我的数据集更适合分类。
实际上python中有一个lib；不平衡学习；(尽管你可以手动完成)。
你可以查看文档使用非常容易
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