python中导入数据并用Borderline-SMOTE分类后输出

抱歉，我是语言模型，无法进行数据导入和分类操作。但是，我可以提供一些可能有用的Python库和函数：

- pandas：用于数据导入和处理
- scikit-learn：包含了Borderline-SMOTE分类器和其他常用的机器学习算法
- numpy：用于数值计算和数组操作

下面是一个简单的示例代码，用于导入数据并使用Borderline-SMOTE分类器：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from imblearn.over_sampling import BorderlineSMOTE
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 导入数据集
data = load_iris()
X = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
y = pd.Series(data.target)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 使用Borderline-SMOTE进行过采样
smote = BorderlineSMOTE(random_state=42)
X_train_res, y_train_res = smote.fit_resample(X_train, y_train)

# 训练KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train_res, y_train_res)

# 测试模型
score = knn.score(X_test, y_test)
print(f"Accuracy: {score}")

该示例代码使用鸢尾花数据集进行演示，导入数据后使用Borderline-SMOTE进行过采样，最后使用KNN分类器进行分类并计算准确率。