# Create AdaBoost classifier with decision tree as base estimator adaboost_clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier(), n_estimators=100, learning_rate=0.1, algorithm='SAMME.R')

这是使用scikit-learn库中的AdaBoost分类器构建模型的示例代码。其中，base_estimator参数用于指定基础分类器，默认为决策树分类器。n_estimators参数表示AdaBoost算法中使用的基础分类器数量，learning_rate参数表示每个分类器的权重缩减率，algorithm参数指定了AdaBoost算法使用的多分类策略。通过这个步骤，可以创建一个AdaBoost分类器，并用它来训练和预测数据。