能不能只用合成的样本训练，用读取的原始数据预测

是的，你可以使用过采样生成的合成样本来训练模型，然后使用原始数据进行预测。这种方法被称为“训练和推断（train-and-infer）”策略。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用合成样本训练模型并使用原始数据进行预测：

import pandas as pd
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 读取原始数据
original_data = pd.read_excel('your_file_path.xlsx')

# 分割特征和目标变量
X_original = original_data.drop('target_variable', axis=1)
y_original = original_data['target_variable']

# 使用SMOTE算法生成合成样本
smote = SMOTE()
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X_original, y_original)

# 创建并训练模型，使用合成样本
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_resampled, y_resampled)

# 读取需要预测的原始数据
new_data = pd.read_excel('new_data_file_path.xlsx')

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(new_data)

# 打印预测结果
print(predictions)

在这个示例代码中，我们首先读取原始数据，并将其拆分为特征矩阵 `X_original` 和目标变量 `y_original`。然后，我们使用SMOTE算法生成合成样本 `X_resampled` 和 `y_resampled`。接下来，我们创建并训练决策树模型，使用合成样本进行训练。最后，我们读取需要预测的原始数据，并使用训练好的模型进行预测。

请确保替换代码中的文件路径为你的实际文件路径，并确保已安装所需的库（pandas、imbalanced-learn、scikit-learn）。

需要注意的是，使用合成样本进行训练可能会导致模型在真实数据上的性能下降。因此，在决定是否只使用合成样本进行训练和原始数据进行预测时，需要谨慎考虑，并进行适当的实验和评估。

希望对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。