smoteenn处理后的数据与原数据关系与评估所分类aucpython代码

smoteenn处理后的数据与原数据是不同的，因为SMOTE-ENN算法会根据原始数据生成新的合成样本，从而增加样本数量。评估所分类的AUC可以使用以下Python代码实现：

from imblearn.combine import SMOTEENN
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 生成一个不平衡的二分类数据集
X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2,
                           weights=[0.1, 0.9], n_informative=3,
                           n_redundant=1, flip_y=0, n_features=20,
                           n_clusters_per_class=1, n_samples=1000,
                           random_state=10)

# 使用SMOTE-ENN处理不平衡数据
smote_enn = SMOTEENN(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = smote_enn.fit_resample(X, y)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_resampled, y_resampled, test_size=0.3, random_state=0)

# 训练逻辑回归模型
lr = LogisticRegression(random_state=0)
lr.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = lr.predict_proba(X_test)[:, 1]

# 计算AUC
auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)
print('AUC: %.3f' % auc)

其中，`SMOTEENN`是用于处理不平衡数据的类，`fit_resample`方法会返回SMOTE-ENN处理后的数据和标签。`train_test_split`方法用于划分训练集和测试集。`LogisticRegression`是逻辑回归模型，用于训练和预测。最后使用`roc_auc_score`计算AUC。