请给出smote算法处理规模为900*50样本的代码模板

SMOTE算法是用来处理样本不平衡问题的，它通过生成少数类样本的合成样本来增加少数类样本的数量。

在Python中，我们可以使用imblearn库中的SMOTE类来实现SMOTE算法。

下面是一个处理900*50样本的代码模板：

from imblearn.over_sampling import SMOTE
import numpy as np

# 读取样本数据
X = np.random.rand(900, 50)
y = np.random.randint(0, 2, 900)

# 实例化SMOTE类
sm = SMOTE()

# 生成合成样本
X_resampled, y_resampled = sm.fit_resample(X, y)

这段代码中，我们首先生成了一个随机数组作为样本数据，然后使用SMOTE类中的fit_resample函数来生成合成样本。生成的合成样本存储在X_resampled和y_resampled中。