将教材中实战项目“女装电子商务数据集”进行完善，解决数据不平衡的问题并给出实现代码

针对女装电子商务数据集的数据不平衡问题，可以采用以下方法进行解决：

1. 采用过采样和欠采样方法

过采样方法是通过对少数类别的样本进行复制或合成新的样本，来增加少数类别的比例。欠采样方法是通过随机删除多数类别的样本，来减少多数类别的比例。

这里我们介绍一种基于SMOTE算法的过采样方法。SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）算法是一种基于样本生成的过采样方法，它的基本思想是对于少数类样本，利用样本之间的相似性，生成新的合成样本。具体实现可以使用imblearn库中的SMOTE函数。

2. 采用集成学习方法

集成学习方法是通过将多个分类器的结果进行综合，得到更为准确的分类结果。这里我们介绍一种基于随机森林的集成学习方法。随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，它通过随机抽取特征和样本，构建多个决策树，并将它们的结果综合起来，得到最终的分类结果。具体实现可以使用sklearn库中的RandomForestClassifier函数。

下面给出了具体的实现代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 划分特征和标签
X = data.drop(columns=['label'])
y = data['label']

# 进行过采样
smote = SMOTE(random_state=42)
X_res, y_res = smote.fit_resample(X, y)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(X_res) * 0.7)
X_train, y_train = X_res[:train_size], y_res[:train_size]
X_test, y_test = X_res[train_size:], y_res[train_size:]

# 构建随机森林模型
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rfc.fit(X_train, y_train)

# 测试模型性能
y_pred = rfc.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

在这段代码中，我们使用SMOTE算法对数据进行过采样，将少数类别的样本进行合成，使得数据集中各个类别的比例更加均衡。然后我们将数据集划分为训练集和测试集，并使用随机森林模型进行训练和测试。最后输出模型的分类报告，评估模型性能。