'SMOTE' object has no attribute 'fit_sample'

这个错误通常是由于使用了过时的SMOTE函数导致的。在较新的版本中，SMOTE已经被整合到了imblearn库中，新的函数名为`SMOTE()`而非`SMOTE().fit_sample()`。

要解决这个问题，您可以尝试以下两种方法中的一种：

1. 导入imblearn库中的SMOTE函数并使用它：

from imblearn.over_sampling import SMOTE

smote = SMOTE()
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

2. 使用旧的SMOTE函数，但是将其更改为使用`fit_resample()`方法：

from imblearn.over_sampling import SMOTE

smote = SMOTE()
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

这两种方法都应该可以解决您遇到的问题。

相关问题

'SMOTE' object has no attribute 'fit_sample' ​

根据引用，可以看到有博主分享了一种解决'XXX' object has no attribute 'fit_sample'的方法，他们将代码中的fit_resample改为fit_sample来解决这个问题。然而，根据你提供的信息，你查看了imblearn的官方文档发现fit_resample是正确的方法，而且将其改为fit_sample并没有解决你的问题。

根据引用，你怀疑这个问题可能是imblearn包本身的问题。你检查了imblearn包中的base.py文件，并找到了报错位置的代码。根据代码可以看出，在_validate_data方法中，X和y被传递给了_check_X_y方法进行验证。可能的原因是，在_check_X_y方法中，_validate_data方法没有定义。

综上所述，你遇到的问题可能不是由于代码问题、安装包问题或数据问题引起的，而是imblearn包本身的问题。建议你尝试更新或重新安装imblearn包，或者在imblearn的官方论坛或社区寻求帮助，以解决这个问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [关于‘XXX‘ object has no attribute ‘fit_sample‘的解决办法](https://blog.csdn.net/qq_35674953/article/details/117230301)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [关于Python SMOTE算法实现 imblearn包的安装 错误提示SMOTE‘ object has no attribute ‘_validate_data...](https://blog.csdn.net/lilidaren/article/details/107149576)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

AttributeError: 'SMOTE' object has no attribute 'fit_sample'

这个错误通常是由于使用了过时的SMOTE API引起的。在新版的imbalanced-learn库中，SMOTE已经不再使用`fit_sample`方法，而是改为了`fit_resample`方法。因此，您需要将您的代码中的`fit_sample`替换为`fit_resample`，以解决这个问题。例如：

from imblearn.over_sampling import SMOTE

smote = SMOTE()
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)