面对数据不平衡的问题，有几种常见的方法可以帮助提升模型在少数类别上的表现，尤其是在Class 3 (COM)类别数据极少的情况下。以下是一些GPT给的解决方案：

1.重新采样（Resampling）

· 过采样（Oversampling）少数类别:

    · 使用技术如SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique)，生成新的少数类别样本。可以增加Class 3 (COM)的样本数量，使其接近其他类别的数量。

    · 也可以简单地复制少数类别的样本，从而增加其权重。但需要注意的是，直接复制可能会导致过拟合。

· 欠采样（Undersampling）多数类别:

    · 减少多数类别（如Class 2 (REG)）的样本数量，使其与少数类别接近。这种方法可能导致模型在多数类别上丢失一些信息，但有助于模型更加关注少数类别。

2.使用加权损失函数（Weighted Loss Function）

给少数类别赋予更高的权重，在计算损失时，使得模型更重视这些类别。例如，使用 PyTorch 的CrossEntropyLoss时，可以传入weight参数来对不同类别的损失进行加权。

权重可以根据类别的样本数量来计算，例如：Weighti=Total SamplesNumber of samples in Class i\text{Weight}_i = \frac{\text{Total Samples}}{\text{Number of samples in Class } i}Weighti=Number of samples in Class iTotal Samples

3.生成合成数据（Data Augmentation）

对少数类别的数据进行增强，如添加噪声、变换数据、或使用 GAN（生成对抗网络）生成新的样本。这种方法可以丰富少数类别的数据特征，帮助模型更好地泛化。

4.使用混合采样策略（Hybrid Sampling Strategy）

结合过采样和欠采样的方法，既不过度增加少数类别的数据量，也不过度减少多数类别的数据量，以维持数据的平衡性。

5.修改模型架构

使用能够处理不平衡数据的模型架构或算法。例如，可以考虑使用更复杂的模型或集成学习方法（如Random Forest或XGBoost），这些方法对数据不平衡问题通常有更好的鲁棒性。

6.集成学习（Ensemble Learning）

使用集成学习的方法，如Bagging或Boosting，通过结合多个模型的预测结果，可以提高模型对少数类别的识别能力。

7.调整分类阈值（Threshold Adjustment）

通过调整模型的分类决策阈值，使得模型在预测少数类别时更倾向于选择该类别。虽然这可能会降低模型的整体精度，但有助于提高少数类别的召回率。

打算先尝试一下第二种方法。如果效果欠佳结合上第一种。