时序数据的极度不平衡数据集中二分类问题的不稳定损失。

可以使用focal loss、weighted binary cross-entropy等带权重的损失函数来解决不平衡数据集中的二分类问题，但不能解决数据集极度不平衡的问题。因此可以使用过采样和欠采样技术来平衡数据集，或使用集成学习方法来提高模型的准确性和鲁棒性。

示例代码：

1. 使用focal loss：

def focal_loss(y_true, y_pred):
    gamma, alpha = 2.0, 0.25
    epsilon = 1.e-9
    y_pred = K.clip(y_pred, epsilon, 1. - epsilon)
    p_t = tf.where(K.equal(y_true, 1), y_pred, 1. - y_pred)
    alpha_factor = K.ones_like(y_true) * alpha
    alpha_t = tf.where(K.equal(y_true, 1), alpha_factor, 1 - alpha_factor)
    focal = alpha_t * K.pow((1. - p_t), gamma)
    ce = -(y_true * K.log(y_pred) + (1. - y_true) * K.log(1. - y_pred))
    return focal * ce

2. 使用weighted binary cross-entropy：

def weighted_binary_cross_entropy(y_true, y_pred):
    pos_weight = 0.9
    loss = -(pos_weight * y_true * K.log(y_pred) + (1 - pos_weight) * (1 - y_true) * K.log(1 - y_pred))
    return loss

3. 标准的欠采样：

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
rus = RandomUnderSampler(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)

4. 标准的过采样：

from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
ros = RandomOverSampler(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X