用python实现以下功能，用imblearn包进行数据均衡化，选取前80行为训练数据，后20行为预测数据包括多列的输入和一列输出参数

好的，我会为你解答这个问题。

首先需要安装imblearn包，可以使用以下命令：

pip install imblearn

然后，我们可以使用imblearn的RandomOverSampler类进行数据均衡化。假设我们有一个包含多列输入和一列输出参数的DataFrame对象df，我们可以使用以下代码对输出参数进行均衡化：

from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler

X = df.iloc[:,:-1].values
y = df.iloc[:,-1].values

ros = RandomOverSampler(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)

接下来，我们可以将均衡化后的数据分为训练数据和预测数据。假设我们需要选取前80行为训练数据，后20行为预测数据，我们可以使用以下代码：

X_train = X_resampled[:80,:]
y_train = y_resampled[:80]

X_test = X_resampled[80:,:]
y_test = y_resampled[80:]

这样，我们就得到了训练数据和预测数据。接下来，可以使用这些数据进行模型训练和预测。