library("smotefamily") Data$y<-factor(Data$y) set.seed(12345) Data$y<-gsub("NA","0",Data$y) newData<-SMOTE(Data[,-3],Data[,3]) plot(newData$data[,1:2],main="SMOTE处理前的观测点分布",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8) plot(newData$syn_data[,1:2],main="SMOTE处理后的观测点分布",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8) plot(newData$orig_N[,1:2],main="SMOTE处理后y=0的观测点分布",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8) plot(newData$orig_P[,1:2],main="SMOTE处理后y=1的观测点分布",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8)

这段代码使用了R语言中的smotefamily包中的SMOTE函数来进行数据集的过采样，主要是为了解决类别不平衡的问题。具体来说，它将原始数据集Data中的第三列作为标签，并将标签为NA的数据点改为0。然后使用SMOTE函数对Data的第1、2列特征进行过采样，生成新的数据集newData。最后，代码使用四个图形来展示数据集的分布情况：第一个图是未经过SMOTE处理的原始数据点分布，第二个图是经过SMOTE处理后的新数据点分布，第三个图是y=0的原始数据点分布，第四个图是y=1的原始数据点分布。其中，pch参数用于设置点形状，cex参数用于设置点的大小。