python怎么在类EasyEnsembleClassifie中安装方法fit_resample

在类EasyEnsembleClassifier中安装方法fit_resample，可以通过在类定义中添加方法fit_resample来实现：

class EasyEnsembleClassifier(BaseEnsembleSampler):
    def __init__(self, n_estimators=10, base_estimator=None, sampling_strategy='auto',
                 return_indices=False, replacement=False, n_jobs=1, random_state=None,
                 verbose=0):
        super().__init__(n_estimators=n_estimators, base_estimator=base_estimator,
                         sampling_strategy=sampling_strategy, return_indices=return_indices,
                         replacement=replacement, n_jobs=n_jobs, random_state=random_state,
                         verbose=verbose)

    def fit_resample(self, X, y):
        self.sampling_strategy_ = check_sampling_strategy(
            self.sampling_strategy, y, 'under-sampling', 'self._sampling_type')

        # Fit base estimator and use it to sample data
        self.estimators_ = Parallel(n_jobs=self.n_jobs)(
            delayed(_fit_resample_one)(
                self.base_estimator_, X, y, self.sampling_strategy_, self.random_state_, i)
            for i in range(self.n_estimators))

        return self

这个方法接收特征和标签作为参数，对数据进行欠采样，并返回一个新的EasyEnsembleClassifier实例。具体实现中，首先检查采样策略，然后使用并行处理训练基分类器并对数据进行欠采样。最后，方法返回新的EasyEnsembleClassifier实例。