У меня была похожая проблема сегодня. Проблема была исправлена, когда я увеличил количество строк в моем наборе данных. Я впервые попробовал с подвыборкой n_rows = 1000, когда я изменил на n_rows = 5000, больше не получал ошибку.
Поскольку входной размер вашего набора данных очень велик, может оказаться полезным уменьшить размер набора данных до применения imblearn. Фактически, вы найдете пару экспериментов в сети, которые демонстрируют, что существует порог длины набора данных, при котором классификатор не значительно улучшает свою производительность. Здесь один из таких экспериментов.
Меню "Edit" существует в Вашем приложении?
При удалении меню редактирования Вы теряете созданный в копии и вставляете функциональность.