基学习器为朴素贝叶斯的boosting五分类代码

好的，以下是基学习器为朴素贝叶斯的五分类Boosting代码示例（Python实现）：

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 生成样本数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=10, n_classes=5, 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)

# 定义基学习器
base_estimator = MultinomialNB(alpha=1.0, fit_prior=True)

# 定义AdaBoost分类器
clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=base_estimator, n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出模型准确率
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

在这个例子中，我们生成了一个具有20个特征和5个类别的样本数据集。我们使用了朴素贝叶斯作为基学习器，并将其传递给AdaBoost分类器。我们训练了一个100个基学习器的分类器，并在测试集上进行了预测。最后，我们输出了模型的准确率。

当然，这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行修改和调整。