怎么实现smoteenn算法

SMOTEENN 是结合了过抽样少数类别样本和欠抽样多数类别样本的算法，可以用于解决不平衡数据集分类问题。下面是一个简单的实现过程：

1. 从少数类别样本中随机选择一个样本作为基础样本。

2. 通过 K 近邻算法计算出基础样本的 K 个近邻样本，并随机选择其中一个样本作为合成样本。

3. 对于每个合成样本，计算其与 K 个最近的多数类别样本之间的距离，并选择距离最小的多数类别样本进行欠抽样。

4. 将合成样本和欠抽样后的多数类别样本合并，得到新的平衡数据集。

下面是一个 Python 实现示例：

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

# 生成不平衡数据
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)

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)

# 使用 SMOTEENN 算法平衡数据集
smote_enn = SMOTEENN(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = smote_enn.fit_resample(X_train, y_train)

# 训练逻辑回归模型并评估性能
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_resampled, y_resampled)
y_pred = lr.predict(X_test)
score = lr.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', score)

注意，这里使用了 imblearn 库中的 SMOTEENN 类实现算法。该类的 fit_resample 方法可以直接返回平衡后的数据集。另外，这里使用逻辑回归模型对平衡后的数据集进行训练和评估。