请帮我写一段python利用smote律平衡数据集的代码

好的，以下是一个使用SMOTE算法实现数据集平衡的Python代码示例：

from imblearn.over_sampling import SMOTE
import numpy as np
import pandas as pd

# 加载不平衡的数据集
X = pd.read_csv("unbalanced_data.csv")

# 提取目标变量
y = X.pop("target")

# 实例化SMOTE算法
smote = SMOTE(random_state=42)

# 使用SMOTE算法平衡数据集
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

# 打印新的平衡数据集的形状
print("样本数: ", len(X_resampled))
print("正样本数: ", np.count_nonzero(y_resampled == 1))
print("负样本数: ", np.count_nonzero(y_resampled == 0))

以上代码通过使用SMOTE算法平衡了原始数据集，并将平衡后的数据集存储在`X_resampled`和`y_resampled`变量中。如果你需要更多关于这个代码的帮助，请随时告诉我！