我想在adaboost中将它的基分类器换成ngboost，以iris为例给出代码

好的，首先需要安装 `ngboost` 和 `sklearn` 库，可以使用以下命令进行安装：

pip install ngboost
pip install sklearn

然后我们可以按照以下步骤来使用 `ngboost` 替换 `adaboost`：

1. 导入所需的库和数据集

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from ngboost import NGBoost
from ngboost.learners import default_tree_learner
from ngboost.distns import Categorical, Normal

# 加载 iris 数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

2. 将数据集划分为训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. 定义 `ngboost` 模型并进行训练

# 定义 ngboost 模型
ngb = NGBoost(natural_gradient=True, Dist=Categorical, Base=default_tree_learner)

# 训练 ngboost 模型
ngb.fit(X_train, y_train)

4. 使用训练好的模型进行预测，并计算准确率

# 使用 ngboost 模型进行预测
y_pred = ngb.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = np.sum(y_pred == y_test) / len(y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

完整代码如下：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from ngboost import NGBoost
from ngboost.learners import default_tree_learner
from ngboost.distns import Categorical, Normal

# 加载 iris 数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义 ngboost 模型
ngb = NGBoost(natural_gradient=True, Dist=Categorical, Base=default_tree_learner)

# 训练 ngboost 模型
ngb.fit(X_train, y_train)

# 使用 ngboost 模型进行预测
y_pred = ngb.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = np.sum(y_pred == y_test) / len(y_test)
print("Accuracy:", accuracy)