SMOTE适用于目标值中每个值个数大于6个。但我的数据里面有些目标值的个数只有一个或者2个，有些是几千个

是的，SMOTE算法的确是适用于目标值中每个值个数大于6个的情况。对于目标值个数很少的情况，可以考虑使用基于插值的方法来生成新的合成样本。

基于插值的方法通过对目标值进行插值来生成新的合成样本。具体地，可以使用线性插值、多项式插值等方法来插值生成新的样本。这种方法的优点是可以在不改变目标值分布的情况下生成新的样本，缺点是可能会引入一定的噪声。

下面是一个使用线性插值方法对目标值分布进行平衡的Python实现代码示例：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据
X, y = load_data()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 对训练集进行插值生成新的样本
unique_y = np.unique(y_train)
X_train_resampled = []
y_train_resampled = []
for uy in unique_y:
    X_uy = X_train[y_train == uy]
    y_uy = y_train[y_train == uy]
    if len(y_uy) <= 2: # 对于目标值个数小于等于2的情况，直接将样本复制
        X_train_resampled.extend(X_uy)
        y_train_resampled.extend(y_uy)
    else: # 对于目标值个数大于2的情况，使用线性插值生成新的样本
        X_new = []
        y_new = []
        for i in range(len(X_uy)):
            if i == 0: # 第一个样本
                X_new.append(X_uy[i])
                y_new.append(y_uy[i])
            elif i == len(X_uy)-1: # 最后一个样本
                X_new.append(X_uy[i])
                y_new.append(y_uy[i])
            else: # 中间的样本
                x1 = X_uy[i-1]
                x2 = X_uy[i]
                y1 = y_uy[i-1]
                y2 = y_uy[i]
                n_new = 10 # 在两个样本之间插入10个新样本
                for j in range(n_new):
                    x_new = x1 + (x2-x1)*(j+1)/float(n_new+1)
                    y_new.append(y1 + (y2-y1)*(j+1)/float(n_new+1))
                    X_new.append(x_new)
        X_train_resampled.extend(X_new)
        y_train_resampled.extend(y_new)

# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train_resampled, y_train_resampled)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算模型性能指标
performance = calculate_performance(y_test, y_pred)

上述代码中，对于目标值个数小于等于2的情况，直接将样本复制；对于目标值个数大于2的情况，使用线性插值方法在两个样本之间插入一些新的样本。最后训练线性回归模型并在测试集上进行预测，计算模型性能指标。