处理类别不平衡问题的常见方法包括：
过采样（Oversampling）：增加少数类样本的数量，使其与多数类样本数量相当。
欠采样（Undersampling）：减少多数类样本的数量，使其与少数类样本数量相当。
合成采样（Synthetic Sampling）：通过生成新的合成样本来平衡不平衡的类别，如SMOTE算法。
类别权重（Class Weights）：在模型训练时给不同类别的样本赋予不同的权重，使模型更关注少数类样本。
集成学习（Ensemble Learning）：使用多个不同的分类器，结合它们的预测结果来平衡类别不平衡问题。
在使用ROPE算法时，可以结合以上方法来处理类别不平衡问题，以提高模型的性能和泛化能力。
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