smoteenn算法

SMOTEENN算法是一种结合了SMOTE和ENN两种算法的过采样方法，旨在解决类别不平衡问题。SMOTE算法通过对少数类样本进行插值来生成新的合成样本，ENN算法通过删除多数类样本和噪声样本来减少样本数量。SMOTEENN算法首先使用ENN算法来清除数据集中的噪声和重叠样本，然后使用SMOTE算法来生成新的合成样本。这种方法可以同时解决类别不平衡和重叠问题。

以下是使用SMOTEENN算法进行过采样的示例代码：

from imblearn.combine import SMOTEENN
from sklearn.datasets import make_classification

# 生成一个二分类不平衡数据集
X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2,
                           weights=[0.1, 0.9], n_informative=3,
                           n_redundant=1, flip_y=0, n_features=20,
                           n_clusters_per_class=1, n_samples=1000,
                           random_state=10)

# 使用SMOTEENN算法进行过采样
smote_enn = SMOTEENN(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = smote_enn.fit_resample(X, y)

# 查看过采样后的样本数量
print(sorted(Counter(y_resampled).items()))