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#如果报错，就在prompt安装：pip install imblearn
import imblearn
#imblearn是专门用来处理不平衡数据集的库，在处理样本不均衡问题中性能高过sklearn很多
#imblearn里面也是一个个的类，也需要进行实例化，fit拟合，和sklearn用法相似

from imblearn.over_sampling import SMOTE

sm = SMOTE(random_state=42) #实例化
X,y = sm.fit_sample(X,y)  # 返回已经上采样完毕过后的特征矩阵和标签

n_sample_ = X.shape[0]

pd.Series(y).value_counts()

n_1_sample = pd.Series(y).value_counts()[1]
n_0_sample = pd.Series(y).value_counts()[0]

print('样本个数：{}; 1占{:.2%}; 0占{:.2%}'.format(n_sample_,n_1_sample/n_sample_,n_0_sample/n_sample_))