网上关于数据不平衡处理的讨论有很多，大致来说，数据不平衡的处理方法有三种：一是欠采样，二是过采样，三是调整权重。

今天要说的是过采样中的一个算法SMOTE。在网上找到一个Python库imbalance-learn package 。它是专门用来处理数据不平衡的，网址在这：https://pypi.python.org/pypi/imbalanced-learn#id27
安装说明安装之后就可以使用了，下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np
import pandas as pd

from imblearn.combine import SMOTEENN

print(__doc__)

# Generate the dataset
X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2, weights=[0.1, 0.9],
                           n_informative=3, n_redundant=1, flip_y=0,
                           n_features=20, n_clusters_per_class=1,
                           n_samples=100, random_state=10)

print(y)
print(y.shape)
sm = SMOTEENN()
X_resampled, y_resampled = sm.fit_sample(X, y)
print(y_resampled)
print(y_resampled.shape)

输出为：

[1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1
 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
(100,)
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
(177,)

可见，该算法将标签为0的样本扩展多了77个。