為了進一步提高SCKansformer模型在處理長尾分佈數據集的性能，可以考慮以下幾個策略：
數據增強：針對少數類別的樣本，應用數據增強技術，如旋轉、翻轉、縮放和顏色變換等，來增加這些類別的樣本數量。這樣可以幫助模型學習到更多的特徵，從而提高對少數類別的識別能力。
重採樣技術：使用過採樣（如SMOTE）或欠採樣技術來平衡數據集。過採樣可以生成合成樣本以增加少數類別的數量，而欠採樣則可以減少多數類別的樣本數量，從而達到平衡。
損失函數調整：採用加權損失函數，對少數類別賦予更高的權重，這樣在訓練過程中，模型會更加重視這些類別的預測，從而提高其準確性。
集成學習：結合多個模型的預測結果，通過集成學習方法（如隨機森林或Boosting）來提高整體性能。這樣可以利用不同模型的優勢，增強對長尾類別的識別能力。
特徵選擇與降維：進一步優化特徵選擇過程，通過特徵選擇技術（如LASSO回歸或基於樹的特徵重要性）來減少冗餘特徵，提升模型的泛化能力。
這些策略的結合可以有效提升SCKansformer模型在長尾分佈數據集上的性能，從而提高對稀有細胞類別的識別準確性。