请给出实现的Python代码 SMOTE

当然，我可以给你一个实现 SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) 的 Python 代码示例。下面是一个简单的示例：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

def SMOTE(X, y, k, minority_class_label):
    # 找出少数类样本索引
    minority_indices = np.where(y == minority_class_label)[0]
    majority_indices = np.where(y != minority_class_label)[0]
    
    # 计算 k 最近邻
    knn = NearestNeighbors(n_neighbors=k)
    knn.fit(X[majority_indices])
    
    synthetic_samples = []
    for minority_index in minority_indices:
        # 找出最近的 k 个样本
        _, neighbors = knn.kneighbors(X[minority_index].reshape(1, -1))
        
        # 随机选择一个邻居
        neighbor_index = np.random.choice(neighbors[0])
        
        # 生成合成样本
        synthetic_sample = X[minority_index] + np.random.random() * (X[neighbor_index] - X[minority_index])
        synthetic_samples.append(synthetic_sample)
    
    # 将合成样本添加到原始数据中
    synthetic_samples = np.array(synthetic_samples)
    X_resampled = np.vstack((X, synthetic_samples))
    y_resampled = np.concatenate((y, np.full(len(synthetic_samples), minority_class_label)))
    
    return X_resampled, y_resampled

这个代码示例使用了 scikit-learn 库中的 `NearestNeighbors` 类来计算最近邻。SMOTE 函数接受输入数据 `X`（特征矩阵）和目标变量 `y`，以及以下参数：
- `k`：指定用于计算最近邻的邻居数。
- `minority_class_label`：指定少数类的标签值。

函数将返回生成的合成样本后的新特征矩阵 `X_resampled` 和目标变量 `y_resampled`。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要进行更多的处理和调整。此外，还有其他实现 SMOTE 的库和工具可供使用。