Python如何用自己的.CSV文件导入多特征数据集，然后用Borderline_SMOTE()解决二分类样本不均衡问题，导出未.CSV文件

要用Python导入自己的CSV文件，可以使用pandas库中的read_csv()方法。假设文件名为"data.csv"，代码如下：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")

这样就可以将CSV文件读入到名为"data"的DataFrame中了。

接下来，要使用Borderline_SMOTE()解决二分类样本不均衡问题，可以使用imblearn库中的BorderlineSMOTE()类。假设要处理的特征列为"feature1"和"feature2"，目标列为"target"，代码如下：

from imblearn.over_sampling import BorderlineSMOTE

X = data[["feature1", "feature2"]]
y = data["target"]

sm = BorderlineSMOTE(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = sm.fit_resample(X, y)

这样就利用Borderline_SMOTE()方法处理了样本不均衡问题，得到了新的特征矩阵X_resampled和目标列y_resampled。

最后，要将处理后的数据导出为CSV文件，可以使用pandas库中的to_csv()方法。假设导出的文件名为"processed_data.csv"，代码如下：

processed_data = pd.DataFrame(X_resampled, columns=["feature1", "feature2"])
processed_data["target"] = y_resampled
processed_data.to_csv("processed_data.csv", index=False)

这样就将处理后的数据导出到了名为"processed_data.csv"的CSV文件中。