我会一一解答你的问题：

数据集是不平衡的吗？

平衡数据集和不平衡数据集之间的区别是程度问题。如果您认为每个类别的观察次数差异太大，我建议您使用Mini-Batch Gradient Descent训练您的模型，并以观察具有相同频率的方式构建任何小批量。这会将更大的权重归因于不太频繁的观察。

如何将此数据集正确分配到训练集、验证集和测试集？

确保所有类在集合中均匀分布。

是的，您一直在使用的数据集是一个不平衡的数据集，但是如果您不直接预测结果，而是通过前 3 个预测来解决这个问题，那么这个问题很容易解决。除了前 3 个预测之外，您还可以再添加一项阈值检查以验证预测并最终确定预测。

除此之外，我建议您手动将数据集拆分为训练集和验证集，以保持数据的一致性并帮助解决协变量偏移问题。