数据集中包含多数类样本和少数类样本，将少数类样本分为安全样本，边界样本和噪声样本的代码

针对数据集中的多数类样本和少数类样本，可以使用下采样或过采样等方法来平衡样本分布。在进行分类任务时，可以将少数类样本分为安全样本、边界样本和噪声样本，具体的代码实现如下：

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler

# 定义少数类样本分为安全样本、边界样本和噪声样本的函数
def classify_minority_samples(X, y):
    # 使用下采样方法
    rus = RandomUnderSampler(random_state=0)
    X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)
  
    # 使用过采样方法
    ros = RandomOverSampler(random_state=0)
    X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)
  
    # 安全样本
    safe_samples = []
    # 边界样本
    border_samples = []
    # 噪声样本
    noise_samples = []
  
    # 根据分类器的预测结果将少数类样本分类
    for i in range(len(X_resampled)):
        if y_resampled[i] == 1:
            if clf.predict(X_resampled[i].reshape(1, -1)) == 1:
                safe_samples.append(X_resampled[i])
            else:
                border_samples.append(X_resampled[i])
        else:
            noise_samples.append(X_resampled[i])
  
    return safe_samples, border_samples, noise_samples

该函数使用了 imblearn 库中的 RandomUnderSampler 和 RandomOverSampler 方法来进行下采样和过采样操作。然后，根据分类器的预测结果将少数类样本分为安全样本、边界样本和噪声样本。其中，安全样本指分类器的预测结果与真实标签一致的样本，边界样本指分类器的预测结果与真实标签相差不大的样本，噪声样本指分类器的预测结果与真实标签相差较大的样本。