Crucio调用MWMOTE，调用完怎么使用

调用 MWMOTE 后，你可以将生成的合成样本与原始样本一起用于训练分类器或回归器。下面是一个简单的示例代码：

from sklearn.datasets import make_classification
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from imblearn.pipeline import Pipeline
from imblearn.combine import SMOTETomek
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
from imblearn.metrics import classification_report_imbalanced
from MWMOTE import MWMOTE # 导入 MWMOTE

# 创建一个不平衡的分类数据集
X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2,
                           weights=[0.1, 0.9], n_informative=3,
                           n_redundant=1, flip_y=0, n_features=20,
                           n_clusters_per_class=1, n_samples=1000, random_state=10)

# 定义分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 定义处理流水线
pipeline = Pipeline([
    ('sampling', MWMOTE()),
    ('under_sampling', RandomUnderSampler()),
    ('classification', clf)
])

# 拆分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)

# 训练模型
pipeline.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = pipeline.predict(X_test)

# 输出分类报告
print(classification_report_imbalanced(y_test, y_pred))

在这个示例中，我们使用 `Pipeline` 将 `MWMOTE`、`RandomUnderSampler` 和 `RandomForestClassifier` 组合在一起，然后对数据进行采样和分类。你可以根据自己的需求来调整处理流水线和分类器的参数。