实现iris分类，其中前100数据的前两个特征 from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

好的，那我来为你解答。

首先，我们需要导入需要的库和数据集。在这里，我们使用Scikit-learn库中的iris数据集。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

接着，我们加载iris数据集，并将前100个数据的前两个特征和对应的标签分别存储在X和y中。

iris = load_iris()
X = iris.data[:100, :2]
y = iris.target[:100]

然后，我们将数据集分为训练集和测试集。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

接下来，我们使用AdaBoost算法和决策树作为基分类器来创建分类器。

ada = AdaBoostClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier(max_depth=1), n_estimators=50, learning_rate=1)

最后，我们使用训练集来训练分类器，并使用测试集来评估其性能。

ada.fit(X_train, y_train)
score = ada.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", score)

以上就是实现iris分类，其中前100数据的前两个特征的代码。希望能对你有所帮助！