在处理样本不平衡问题时，各种分类方法的表现和适应性有所不同。以下是对每种方法的分析：

1. **KNN（K-Nearest Neighbors）**：
- **分析**：KNN对于样本不平衡的数据集往往表现不佳。该算法根据距离最近的几个样本进行分类，因此在样本不平衡的情况下，少数类样本往往被多数类的样本淹没，导致分类性能下降。

2. **SVM（Support Vector Machine）**：
- **分析**：SVM可以通过调整类间权重来处理不平衡数据。通过在损失函数中引入不同类别的惩罚权重，SVM能够更好地应对样本不平衡问题。但这需要合适的参数调节。

3. **Bayes（如朴素贝叶斯）**：
- **分析**：朴素贝叶斯假设各特征之间的独立性，且每个类别的概率可以通过先验概率进行调整。然而，它对类别不平衡本身不具备内在的解决机制，因此在极端不平衡的情况下效果可能不理想。

4. **神经网络**：
- **分析**：神经网络由于其高度灵活性，可以通过多种方式来处理不平衡数据。例如，可以使用层次欠采样、过采样技术（如SMOTE），或者在损失函数中引入类别权重。这使得神经网络在面对不平衡数据时比其他方法更有优势。

**结论**：从上述分析来看，**神经网络**通常能较好地处理样本不平衡问题，特别是当结合适当的数据预处理和损失函数优化策略时。因此，在给定的选项中，D: 神经网络 是较合适的选择。