python中导入数据用easyensamble分类再输出

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用EasyEnsemble分类器对数据进行分类并输出结果：

from imblearn.ensemble import EasyEnsembleClassifier
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

# 加载数据集
data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建EasyEnsemble分类器对象
ee = EasyEnsembleClassifier(random_state=42)

# 对训练数据进行拟合
ee.fit(X_train, y_train)

# 对测试数据进行预测
y_pred = ee.predict(X_test)

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

这段代码使用了`imblearn`库中的`EasyEnsembleClassifier`分类器，该分类器可以自动对数据集进行重抽样，以平衡不平衡的分类问题。在这个例子中，我们使用了一个乳腺癌数据集，将其分为训练集和测试集，然后使用EasyEnsemble分类器进行拟合和预测，并输出一个分类报告。