在处理分类模型的类别不平衡问题时，常见的方法包括：

A: **过采样(Oversampling)**
B: 强化学习(Reinforcement Learning)
C: **代价敏感学习(Cost-sensitive Learning)**
D: **欠采样(Undersampling)**

因此，正确答案是：A, C, D。

### 专业分析：

1. **过采样 (Oversampling)**：
- 通过增加少数类样本的数量来平衡数据集。常见的方法有随机过采样和使用合成少数类过采样技术（SMOTE）。
- 优点：能在不损失信息的情况下增加少数类样本。
- 缺点：可能导致过拟合，因为重复的少数类样本可能并不提供额外的信息。

2. **代价敏感学习 (Cost-sensitive Learning)**：
- 在模型训练过程中，通过为不同类别分配不同的错误代价，来引导模型减少对少数类样本的错误分类。
- 优点：不需要改变数据分布，直接在学习阶段调整模型。
- 应用场景：特别适用于误分类代价显著不同时的情况。

3. **欠采样 (Undersampling)**：
- 通过减少多数类样本的数量来平衡数据集。可以通过随机采样或基于聚类的方法来选择保留的多数类样本。
- 优点：减少数据量，降低训练时间。
- 缺点：可能丢失一些重要信息，影响模型性能。

4. **强化学习 (Reinforcement Learning)**：
- 虽然在某些高级场景（如动态环境或序列决策）中有潜在应用，但它并不是传统意义上直接用于解决类别不平衡问题的方法。

通过采用上述方法，可以有效地改善模型在类别不平衡数据集上的性能，尤其是在少数类样本的重要性较高时。