对于目标值是连续数值的回归模型，目标值的分布极度不平衡，出现严重的长尾。怎么做可以实现目标值的分布上的平衡呢？要求：附上python实现代码

对于目标值是连续数值的回归模型，可以使用基于重采样的方法来实现目标值的分布上的平衡。其中一种常用的方法是SMOTE算法。

SMOTE算法通过合成新的少数类样本来平衡不同类别之间的样本数量。具体地，它通过在少数类样本之间进行插值来生成新的合成样本。这些新的样本是通过对少数类样本的随机选择，以及在少数类样本之间随机选择的近邻点之间进行线性插值而生成的。

下面是一个使用SMOTE算法对目标值分布进行平衡的Python实现代码示例：

from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据
X, y = load_data()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 使用SMOTE算法对训练集进行过采样
smote = SMOTE(random_state=42)
X_train_resampled, y_train_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train)

# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train_resampled, y_train_resampled)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算模型性能指标
performance = calculate_performance(y_test, y_pred)

上述代码中，使用了imblearn库中的SMOTE类对训练集进行过采样，并使用sklearn库中的LinearRegression类构建线性回归模型，最后计算了模型在测试集上的性能指标。