在TFLearn中处理不平衡的数据集可以通过使用class_weight参数来实现。class_weight参数允许用户指定不同类别的权重，以便在训练模型时更加关注少数类别。具体地，可以根据每个类别的样本数量来计算权重，使得少数类别的样本在训练中得到更多的重视。
下面是一个示例代码，演示如何在TFLearn中使用class_weight参数处理不平衡的数据集：
import tflearn
# Load your data
X, Y = ...
# Calculate class weights
class_weight = tflearn.utils.compute_class_weight('balanced', Y)
# Define your neural network model
net = tflearn.input_data(shape=[None, len(X[0])])
net = tflearn.fully_connected(net, 128)
net = tflearn.fully_connected(net, 64)
net = tflearn.fully_connected(net, len(Y[0]), activation='softmax')
net = tflearn.regression(net, optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', class_weight=class_weight)
# Train your model
model = tflearn.DNN(net)
model.fit(X, Y, n_epoch=10, batch_size=16, show_metric=True)
# Make predictions
predictions = model.predict(X)
在上面的代码中，我们首先计算了class_weight参数的值，然后在定义神经网络模型时将其传递给tflearn.fully_connected()函数。这样，模型在训练时会根据class_weight参数来调整不同类别样本的重要性，从而处理不平衡的数据集。
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