over_samples = SMOTE(random_state=1234) X, y = over_samples.fit_resample(X, y)

这段代码使用了 `SMOTE` 技术来进行过采样，以平衡数据集中不同类别的样本数量。具体来说，`SMOTE` (Synthetic Minority Over-sampling Technique) 会对少数类别的样本进行分析，然后对它们进行插值，生成一些新的合成样本，以达到增加少数类别样本数量的目的。这样做的好处是可以提高模型对少数类别的识别能力，进而提升整个模型的性能。

具体步骤如下：

- 找到少数类别样本中距离最近的 k 个样本（默认为 5 个）
- 在这些样本之间随机选择一个样本（通常是一个向量），并计算它与原始样本的差异
- 随机生成一个介于 0 和 1 之间的权重，将上述差异乘以该权重，得到一个新的合成样本

这个过程会重复进行，直到生成足够多的合成样本。最终得到的数据集中，少数类别的样本数量会与多数类别的样本数量相当。

相关问题

from imblearn.over_sampling import SMOTE sm = SMOTE(random_state = 42) #实例化 X=data.iloc[:,1:] y=data.iloc[:,1] #实例化 sm= SMOTE(random_state=42) X,y=sm.fit_resample(X,y.astype('int'))报错：Expected n_neighbors <= n_samples, but n_samples = 3, n_neighbors = 6

这个错误提示表明你使用SMOTE算法时，设置的n_neighbors参数过大，超过了你数据集中样本的数量。n_neighbors是指每个少数类样本要基于多少个最近邻进行插值，一般情况下应该小于等于数据集中少数类样本的数量。你可以尝试减小n_neighbors的值，或者使用默认值（n_neighbors=5）。例如：

from imblearn.over_sampling import SMOTE
sm = SMOTE(random_state=42, k_neighbors=3)
X_resampled, y_resampled = sm.fit_resample(X, y)

其中k_neighbors就是n_neighbors的参数名。如果还有问题，请提供更详细的报错信息和相关代码。

from imblearn.over_sampling import SMOTE sm = SMOTE(random_state = 42, k_neighbors=3) #实例化 X=data.iloc[:,1:] y=data.iloc[:,1] #实例化 sm= SMOTE(random_state=42) X,y=sm.fit_resample(X,y.astype('int'))#返回上采样之后特征、标签 报错：Expected n_neighbors <= n_samples, but n_samples = 3, n_neighbors = 6

这个报错仍然表明你的k_neighbors参数设置过大。请确保你的数据集中的少数类样本数量大于等于k_neighbors参数的值。如果你的数据集中只有3个样本，那么就不能将k_neighbors设置为3或更大的值。你可以尝试将k_neighbors设置为1，或者直接使用默认值5。例如：

from imblearn.over_sampling import SMOTE
sm = SMOTE(random_state=42, k_neighbors=1)
X_resampled, y_resampled = sm.fit_resample(X, y)

或

from imblearn.over_sampling import SMOTE
sm = SMOTE(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = sm.fit_resample(X, y)

另外，你的标签y似乎有误，应该是`y=data.iloc[:, -1]`，即取最后一列作为标签。