如果不使用make_classification产生的数据，二十使用我已经合并好的data = np.column_stack((t, samples))再进行Adaboost分类

如果你已经将时间序列数据`t`和采样数据`samples`合并成一个二维数组`data`，可以直接使用`data`来进行Adaboost分类。具体来说，你可以按照以下步骤进行：

1. 将数据集划分为训练集和测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[:, :-1], data[:, -1], test_size=0.2, random_state=42)

上述代码中，`train_test_split`函数用于将数据集划分为训练集和测试集，其中`test_size`参数指定了测试集所占的比例，`random_state`参数指定了随机种子，以保证每次划分的结果相同。

2. 构建Adaboost分类器

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier

clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=50, random_state=42)

上述代码中，`n_estimators`参数指定了Adaboost算法中基分类器的数量。

3. 训练模型

clf.fit(X_train, y_train)

4. 在测试集上进行预测

y_pred = clf.predict(X_test)

5. 评估模型性能

from sklearn.metrics import accuracy_score

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

上述代码中，`accuracy_score`函数用于计算分类器在测试集上的准确率。

需要注意的是，Adaboost分类器中基分类器的选择对模型的性能有较大影响。如果你的数据集中有很多噪声或异常值，可以考虑使用决策树等鲁棒性较强的基分类器。如果你的数据集中有很多线性关系，可以考虑使用线性分类器作为基分类器。同时，你还可以使用网格搜索等方法来寻找最优的参数组合，以提高模型性能。