帮我写一份smote代码

以下是使用Python编写的SMOTE算法代码：

from collections import Counter
from sklearn.datasets import make_classification
from imblearn.over_sampling import SMOTE

# 创建一个不平衡的数据集
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)

# 打印未处理数据集的类别分布情况
print('Original dataset shape %s' % Counter(y))

# 定义SMOTE对象并应用它们
sm = SMOTE(random_state=42)
X_res, y_res = sm.fit_resample(X, y)

# 打印处理后的数据集的类别分布情况
print('Resampled dataset shape %s' % Counter(y_res))

这段代码使用了`make_classification`创建了一个不平衡的数据集，并使用SMOTE算法进行了处理，最终输出了处理前后的类别分布情况。你可以根据自己的需求更改参数和数据集来使用这段代码。