smote = SMOTE(random_state=42) X_res, y_res = smote.fit_resample(X_knn, y_knn) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_res, y_res, test_size=0.4) clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) result_sm = classification_report(y_test, clf.predict(X_test)) #print(result) testing_acc_ = clf.score(X_test, y_test) * 100 print('随机森林分类测试准确率: {:.2f}%'.format(testing_acc_))

这段代码是使用SMOTE算法进行过采样处理的代码。首先使用SMOTE函数创建一个SMOTE对象，设置随机种子为42。然后使用fit_resample方法对特征矩阵X_knn和目标变量y_knn进行过采样处理，得到过采样后的特征矩阵X_res和目标变量矩阵y_res。接着将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总样本数量的40%。然后使用RandomForestClassifier构建随机森林分类器，并使用fit方法训练模型。接下来，使用predict方法对测试集进行预测，得到预测结果y_pred。使用classification_report函数计算模型在测试集上的分类报告，并使用score方法计算模型在测试集上的准确率，并打印出来。