我正在处理不平衡的数据集，并尝试使用 MLP 分类器制作预测模型。不幸的是，该算法将测试集的所有观察结果分类为“1”类，因此分类报告中的 f1 分数和召回值为 0。有谁知道如何处理它？

model= MLPClassifier(solver='lbfgs', activation='tanh')
model.fit(X_train, y_train)
score=accuracy_score(y_test, model.predict(X_test), )
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, model.predict_proba(X_test)[:,1])
roc=roc_auc_score(y_test, model.predict_proba(X_test)[:,1])
cr=classification_report(y_test, model.predict(X_test))