Python如何读入自己的多特征的CSV文件，进行Borderline_SMOTE过采样

要读取多特征的CSV文件并进行Borderline_SMOTE过采样，可以使用Python中的pandas和imblearn库。
首先，安装pandas和imblearn库：
!pip install pandas
!pip install imblearn
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然后，使用pandas读取CSV文件：
import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_file.csv')
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接下来，使用imblearn库中的BorderlineSMOTE进行过采样：
from imblearn.over_sampling import BorderlineSMOTE

X = df.drop('target_variable', axis=1)
y = df['target_variable']

bsm = BorderlineSMOTE(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = bsm.fit_resample(X, y)
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其中，target_variable是你要进行分类的目标变量，可以根据你的情况进行修改。X是一个包含多个特征的DataFrame，可以根据你的实际情况进行修改。X_resampled和y_resampled是过采样后的数据集。
最后，你可以将过采样后的数据集保存为CSV文件：
resampled_df = pd.concat([pd.DataFrame(X_resampled), pd.DataFrame(y_resampled)], axis=1)
resampled_df.to_csv('resampled_file.csv', index=False)
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