本文将介绍如何使用Python语言中的smogn包，读取.csv格式的Excel表格文件，并实现SMOGN算法，用于解决机器学习和深度学习回归中的训练数据集不平衡问题。

在不平衡回归问题中，样本数量不均衡可能导致模型在预测较少类别的样本时表现较差。为了解决这个问题，可以使用SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）算法或SMOGN（Synthetic Minority Over-Sampling Technique for Regression with Gaussian Noise）算法来生成合成样本以平衡数据集。

SMOTE算法的基本思想是通过对少数类样本进行插值，生成一些合成样本，从而增加少数类样本的数量。而SMOGN算法则在生成新样本的同时还增加了高斯噪声，并且可以同时进行过采样和欠采样。因此，SMOGN算法相较于SMOTE算法更为合理。

在Python中，我们可以使用第三方库smogn包来实现SMOGN算法。而SMOTE算法的实现相对较为复杂，需自行编写函数。鉴于SMOGN算法的合理性，本文将只介绍Python中SMOGN算法的实现。如果需要在R语言中实现这两种算法，可参考相关文章。

首先，我们需要配置需要的smogn包。在Anaconda Prompt中，选择指定的Python虚拟环境，输入代码"pip install smogn"安装smogn包，完成配置。

接下来，通过以下代码实现对不平衡数据的SMOGN算法操作。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jul 11 13:56:36 2023

@author: fkxxgis
"""

import smogn
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv(r"E:\01_Reflectivity\99_Model_Training\00_Data\02_Extract_Data\26_Train_Model_New\Train_Model_0711.csv")
df_nona = df.dropna()

df_smogn = smogn.smoter(
    data = df_nona,
    y = "inf_dif",
    k = 3)

plt.hist(df_nona["inf_dif"], bins = 50)
plt.hist(df_smogn["inf_dif"], bins = 50)

运行以上代码，即可开始实现SMOGN算法。由于数据量较大时程序运行较慢。

完成全部SMOGN算法需要6个进度条。下图展示了执行SMOGN算法前后的因变量直方图。

可以看到，使用SMOGN算法后，数据的少数部分略有增多；同时，数据原本的主要部分也有所增加。如果希望调整SMOGN算法的效果，可尝试修改smogn.smoter()函数的参数。

由于Python中SMOGN算法的实现速度较慢，本文建议使用R语言实现，速度快且效果好，还可同时实现SMOTE算法和SMOGN算法。具体实现方法可参考相关文章。

至此，大功告成。