在使用AdaBoostClassifier时，我遇到了一个错误，它提到`__init__()`方法接收到未预期的关键字参数'base_estimator'，这可能是什么原因？该如何解决这个问题？

当在使用Scikit-Learn的`AdaBoostClassifier`遇到`__init__()`方法接收到未预期的关键字参数'base_estimator'的错误时，这通常是因为你在初始化模型时传入了`base_estimator`参数，但这个参数实际上不是该算法默认需要的。

`AdaBoostClassifier`默认会使用`DecisionTreeClassifier`作为基础学习器（base estimator），因此你不需要直接指定`base_estimator`。如果你尝试自定义基础学习器并传递给`base_estimator`参数，可能是以下几个原因：

1. 参数名拼写错误：检查一下你使用的参数名是否准确，`base_estimator`在Scikit-Learn中的全称是`base_estimator`，而不是其他形式。

2. 版本差异：如果你是从较旧版本升级到新版本，可能会有API更新导致的混淆。查阅官方文档确认最新的参数使用规范。

3. 实例化位置：确保你在正确的上下文中设置`base_estimator`。如果是通过`Pipeline`或`GridSearchCV`等工具实例化的，可能需要在那些工具内部设置，而非直接对`AdaBoostClassifier`。

解决办法是删除或者确认你提供的`base_estimator`是否需要，并确保它是AdaBoost支持的类型，例如：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier

# 如果你想使用随机森林作为基础分类器
base_estimator = RandomForestClassifier()
boosted_classifier = AdaBoostClassifier(n_estimators=100)  # 不需要显式指定 base_estimator

# 或者，如果你已经有一个预训练好的模型
# boosted_classifier = AdaBoostClassifier(base_estimator=my_trained_model)

如果问题仍然存在，确认你的`base_estimator`实例化是否正确，或者查看具体的错误消息以获取更多详细信息。