from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler

这段代码使用了`imblearn`库中的`RandomOverSampler`类，该类实现了一种过采样方法，即随机过采样。在数据集中，如果某个类别的样本数量远远少于其他类别，那么模型可能会有偏差，导致对少数类别的识别效果不佳。随机过采样就是通过复制一些少数类别的样本，使得不同类别的样本数量平衡，从而提高模型的整体性能。具体来说，`RandomOverSampler`类使用随机的方式复制少数类别的样本，直到该类别的样本数量达到某个预设的数值。这个类可以用于任何机器学习模型的训练过程中，以提高模型的表现。