解决这个问题的常见方法之一是使用一种称为“过采样”或“欠采样”的技术来平衡数据集。下面是一个使用过采样技术的代码示例：

import numpy as np
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设我们的数据集是X和y，其中X表示特征，y表示标签
X = ...
y = ...

# 使用train_test_split将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 过采样，使用SMOTE算法进行过采样
smote = SMOTE(random_state=42)
X_train_resampled, y_train_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train)

# 构建逻辑回归模型并训练
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train_resampled, y_train_resampled)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

上述代码使用了imbalanced-learn库中的SMOTE算法来进行过采样。SMOTE算法通过合成新的少数类样本来平衡数据集，从而解决了不平衡数据集的问题。然后，使用逻辑回归模型进行训练和预测，并计算准确率来评估模型的性能。

除了过采样技术，还可以使用欠采样技术，例如随机欠采样或集群中心欠采样等。这些方法可以根据实际情况选择最适合的方法来平衡数据集。