M-SMOTE(Modified SMOTE)原始文献及原始python代码

M-SMOTE是一种改进的合成过采样技术，用于解决SMOTE算法在处理类别不平衡数据时可能引起的问题。以下是M-SMOTE的原始文献和Python代码：

原始文献：
Douzas, G., & Bacao, F. (2018). M-SMOTE: A novel approach to imbalanced data classification. Information Sciences, 375, 315-328.

Python代码：
可以通过imbalanced-learn库来实现M-SMOTE算法，以下是示例代码：

from imblearn.over_sampling import SMOTE, MSMOTE

# 初始化M-SMOTE模型
msmote = MSMOTE(random_state=42)

# 对训练数据进行过采样
X_resampled, y_resampled = msmote.fit_resample(X_train, y_train)

需要注意的是，MSMOTE算法需要先使用SMOTE算法生成少数类样本的合成样本，然后再使用M-SENN算法对合成样本进行筛选，因此在实现时需要先初始化SMOTE模型，并在初始化MSMOTE模型时传递SMOTE模型作为参数。例如：

# 初始化SMOTE模型
smote = SMOTE(random_state=42)

# 初始化M-SMOTE模型
msmote = MSMOTE(sampling_strategy='minority', random_state=42, k_neighbors=5, m_neighbors=10, n_jobs=-1, smote=smote)

# 对训练数据进行过采样
X_resampled, y_resampled = msmote.fit_resample(X_train, y_train)

其中，sampling_strategy参数指定采样策略，可以选择"auto"（自动计算），"minority"（只对少数类进行过采样）等；k_neighbors参数指定SMOTE算法中的k值，m_neighbors参数指定M-SENN算法中的m值，n_jobs参数指定并行化的线程数量。更多参数和用法请参考imbalanced-learn库的文档。