写一段python代码 做KMEANSSMOTE 少数合成算法的参数测试

当我在前面对你说了什么时，为什么猫咪总是那么困？

好的，以下是针对 KMEANSSMOTE 少数合成算法的参数测试的 Python 代码示例：

from imblearn.combine import SMOTEENN
from imblearn.over_sampling import KMeansSMOTE
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_classification

# 创建合成数据集，其中 10% 的样本属于少数类
X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2,
                           weights=[0.9, 0.1], n_informative=4, n_redundant=1, flip_y=0,
                           n_features=20, n_clusters_per_class=1, n_samples=1000, random_state=10)

# 定义 KMeansSMOTE 实例
kmeans_smote = KMeansSMOTE(kmeans_estimator=KMeans(n_clusters=5), random_state=10)

# 对数据集使用 KMeansSMOTE 少数合成算法
X_kmeans_smote, y_kmeans_smote = kmeans_smote.fit_resample(X, y)

# 输出合成后数据集的类别分布情况
print('类别分布情况：', np.bincount(y_kmeans_smote))