从你提供的训练/测试损失、精度曲线，再结合数据集1:30的类别不平衡问题来看，目前模型的核心问题应该是过拟合+类别不平衡导致的无效高准确率——训练集表现持续提升，但测试集停滞不前，再加上极端的类别比例，模型大概率一直在“偷懒”预测多数类，看起来准确率不错，但完全没学到少数类的特征。下面给你梳理几个优化方向：

一、先解决类别不平衡问题 #

这是最核心的前提，因为不平衡的数据集会让模型偏向多数类，所有后续优化都要围绕这个展开：

• 数据重采样：
  • 对少数类做过采样：推荐用SMOTE算法（生成合成的少数类样本，而非简单复制），避免过拟合；
  • 对多数类做欠采样：随机剔除部分多数类样本，但要注意保留关键特征，别丢了重要信息；
  • 也可以试试混合采样，结合两者的优势。
• 设置类别权重：
  在训练时给少数类分配更高的权重，让模型更重视少数类的错误。Keras里可以用class_weight参数实现，比如用sklearn计算权重：

  from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight
  class_weights = compute_class_weight('balanced', classes=np.unique(y_train), y=y_train)
  class_weight_dict = dict(zip(np.unique(y_train), class_weights))
  # 然后在fit时传入
  model.fit(X_train, y_train, class_weight=class_weight_dict, ...)
  

• 更换评估指标：
  别再只看准确率（acc）了！它在不平衡数据集里完全是误导性指标——模型全预测多数类就能拿到97%左右的acc，但根本没用。换成这些更靠谱的指标：

  model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam',
                metrics=['AUC', tf.keras.metrics.Precision(), tf.keras.metrics.Recall()])
  

  重点监控AUC-ROC和召回率（Recall），这两个能真实反映模型对少数类的识别能力。

二、优化模型结构与训练，解决过拟合 #

从曲线看，训练集和测试集的表现差距明显，说明模型过拟合了，咱们可以这么调整：

• 调整模型复杂度与输出层：
  你当前的模型只有一层10神经元的隐藏层，对于65个特征来说可能偏简单，但也可能是正则化不够。另外，二分类任务用sigmoid输出单个神经元比softmax输出2个神经元更简洁标准，试试这个结构：

  from tensorflow.keras import Sequential
  from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
  from tensorflow.keras.regularizers import l2
  
  model = Sequential()
  model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=n_features, kernel_regularizer=l2(0.01)))
  model.add(Dropout(0.5))
  model.add(Dense(32, activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.01)))
  model.add(Dropout(0.5))
  model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  # 二分类用sigmoid更合适
  

• 增强正则化：
  除了Dropout，加入L2正则化限制权重大小，避免模型过度拟合训练集的噪声；也可以试试L1正则化，或者两者结合。
• 加入早停机制：
  当验证集的性能不再提升时，自动停止训练，防止模型过拟合。用Keras的EarlyStopping回调：

  from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
  
  early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_AUC', patience=10, restore_best_weights=True)
  # fit时加入callbacks参数
  model.fit(..., callbacks=[early_stopping])
  

• 调整学习率：
  Adam默认的0.001学习率可能有点高，试试降到0.0001，让模型学习更平缓，更容易找到全局最优解。

三、数据预处理优化 #

• 特征标准化/归一化：
  神经网络对特征尺度非常敏感，把所有特征缩放到同一范围（比如用StandardScaler标准化为均值0方差1），能帮助模型更快收敛，也能减少过拟合的概率。
• 特征选择/降维：
  65个特征里可能有冗余或无关特征，试试用PCA降维、互信息法或者方差选择法，去掉不重要的特征，降低模型的学习难度，缓解过拟合。

四、尝试特殊损失函数 #

比如Focal Loss，它能降低易分类样本（多数类）的权重，让模型更专注于难分类的少数类样本。你可以在Keras里自定义这个损失函数：

import tensorflow as tf

def focal_loss(y_true, y_pred, alpha=0.25, gamma=2):
    y_true = tf.cast(y_true, tf.float32)
    y_pred = tf.clip_by_value(y_pred, 1e-7, 1 - 1e-7)
    cross_entropy = -y_true * tf.math.log(y_pred) - (1 - y_true) * tf.math.log(1 - y_pred)
    weight = alpha * y_true * tf.math.pow(1 - y_pred, gamma) + (1 - alpha) * (1 - y_true) * tf.math.pow(y_pred, gamma)
    loss = weight * cross_entropy
    return tf.reduce_mean(loss)

# 编译时用这个损失
model.compile(loss=focal_loss, optimizer='adam', metrics=['AUC'])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user5722540