用python实现以下功能，用imblearn包进行数据均衡化

以下是使用imblearn包进行数据均衡化的示例代码：

from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
from imblearn.combine import SMOTEENN

# 假设你已经有了X和y两个变量，分别代表特征和标签

# 进行过采样
ros = RandomOverSampler(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)

# 进行欠采样
rus = RandomUnderSampler(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)

# 进行SMOTE算法（结合欠采样和过采样）
smote_enn = SMOTEENN(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = smote_enn.fit_resample(X, y)

以上代码展示了如何使用RandomOverSampler、RandomUnderSampler和SMOTEENN三种均衡化算法。你可以根据自己的需求选择不同的算法进行使用。注意，在使用过采样和欠采样算法时，你需要先对训练集和测试集进行分割，然后只对训练集进行均衡化处理，不能对整个数据集进行处理。