以ID3作为基础分类器，训练一个Adaboost算法，并用Python写出来

好的，以下是使用Python实现基于ID3的Adaboost算法的代码：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 生成样本数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_classes=2, random_state=42)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化基础分类器
base_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=1)

# 初始化Adaboost分类器
clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=base_clf, n_estimators=50, learning_rate=1.0, random_state=42)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)

这段代码使用sklearn库中的DecisionTreeClassifier作为基础分类器，构建了一个Adaboost分类器，并使用样本数据进行训练和测试。最终输出测试集的准确率。

希望这个回答能够帮到你！