如何将规模为900*49的样本数据接入smote算法，请给出代码

首先，需要安装imblearn库，并导入相关的函数。

!pip install -U imblearn
from imblearn.over_sampling import SMOTE

然后，可以使用SMOTE函数进行过采样。

# X为规模为900*49的样本数据，y为样本对应的标签
sm = SMOTE(random_state=42)
X_res, y_res = sm.fit_resample(X, y)

上面代码中，X_res和y_res分别为重采样后的样本数据和标签。

需要注意的是，在过采样过程中，会对少数类样本进行复制，生成新的样本。这样可以使得训练数据中少数类样本的数量和多数类样本的数量相等。

这个算法有很多参数可以调节，如果想了解更多可以查阅SMOTE的文档。