Python如何用自己的.CSV文件导入多特征数据集，用Borderline_SMOTE()解决二分类样本不均衡问题，并控制正负样本生成比率

要导入一个.CSV文件，可以使用Python的pandas库来读取文件并将其转换为数据框。以下是一些示例代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('filename.csv')

# 查看数据框的前几行
print(data.head())

要使用Borderline_SMOTE()来解决二分类样本不均衡问题，可以使用imblearn库。以下是示例代码：

from imblearn.over_sampling import BorderlineSMOTE

# 创建Borderline_SMOTE对象
smote = BorderlineSMOTE(sampling_strategy=0.5, random_state=42)

# 对数据进行重采样
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

在这里，`sampling_strategy`参数控制正负样本生成比率。例如，将其设置为`0.5`将使正样本数量等于负样本数量的一半。`X`和`y`是您的特征和目标变量数据。