生成上述算法的十折交叉验证法

下面是使用十折交叉验证法评估 Adaboost 算法的代码实现：

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设 X 和 y 是输入数据和标签
X = ...
y = ...

# 定义十折交叉验证
kfold = StratifiedKFold(n_splits=10)

# 保存每次验证的准确率
scores = []

# 进行交叉验证
for train_index, test_index in kfold.split(X, y):
    # 划分训练集和测试集
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    
    # 创建 Adaboost 模型并进行训练
    model = Adaboost()
    model.fit(X_train, y_train)
    
    # 在测试集上进行预测
    y_pred = model.predict(X_test)
    
    # 计算准确率并保存
    acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
    scores.append(acc)

# 打印平均准确率
print("Average Accuracy:", np.mean(scores))

在这段代码中，我们使用 `StratifiedKFold` 将数据集分成十个折（fold），然后依次选择一个折作为测试集，其余九个折作为训练集。在每次交叉验证中，我们创建一个新的 Adaboost 模型，并使用训练集进行训练，然后在测试集上进行预测。最后，我们计算每次验证的准确率，并计算平均准确率作为最终的评估结果。