使用smote扩充数据集

SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种用于处理不平衡数据集的技术，它通过合成少数类样本来平衡数据集。其基本思想是对于少数类样本，从其K个最近邻中随机选择一个样本点，然后在该样本和它的选择的邻居之间，按照某种比例生成新的少数类样本。

使用SMOTE扩充数据集的步骤如下：

1. 读入数据集
2. 根据数据集中样本类别，将数据集分为少数类和多数类
3. 对少数类样本进行K近邻算法，计算出每个少数类样本的K个近邻
4. 对每个少数类样本，从它的K个近邻中随机选取一个样本，然后按照某种比例生成新的样本
5. 将生成的新样本添加到原数据集中
6. 重复以上步骤，直到少数类样本数量达到预设的值或者达到一定的迭代次数

需要注意的是，在生成新样本时，需要保证生成的新样本不会与原有样本过于相似，否则可能会导致模型过拟合。同时，生成新样本的比例也需要根据实际情况进行调整。