over_samples = SMOTE(random_state=1234) X, y = over_samples.fit_resample(X, y)

这段代码使用了 imblearn 库中的 SMOTE 方法来进行过采样，以解决数据集不平衡的问题。SMOTE 是 Synthetic Minority Over-sampling Technique 的缩写，它通过对少数类样本进行插值来生成新的合成样本，从而平衡数据集中不同类别的样本数量。在这里，over_samples 是一个 SMOTE 类的实例对象，random_state=1234 是设置随机种子，保证每次运行程序时生成的样本都是一致的。然后，通过调用 fit_resample 方法，将 X 和 y 传入进行过采样，返回过采样后的新的 X 和 y 值。