SMOTE算法代码是什么

SMOTE算法(Synthetic Minority Over-sampling Technique)是一种用于解决数据集不平衡问题的算法。它主要是通过生成新的数据点来增加少数类的样本数量，以提高分类器的效果。

下面是一个使用 Python 实现 SMOTE 算法的示例代码：

from imblearn.over_sampling import SMOTE# 建立SMOTE模型
smote = SMOTE(random_state=42)# 将训练集进行SMOTE处理
X_train_resampled, y_train_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train)

在这个代码中，X_train 和 y_train 分别表示训练集的特征和标签。通过调用 SMOTE 类的 fit_resample 方法，可以对训练集进行SMOTE处理，生成新的训练集 X_train_resampled 和 y_train_resampled。

需要注意的是，这个代码中使用了 imbalanced-learn 库中的 SMOTE 类来实现 SMOTE 算法。如果您的环境中没有安装这个库，可以使用 pip install imbalanced-learn 命令进行安装。

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