然后对这组数据进行Adaboost分类

对于这组时间序列数据，如果你想使用Adaboost算法进行分类，可以按照以下步骤进行：

1. 将数据集划分为训练集和测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[:, 0].reshape(-1, 1), data[:, 1], test_size=0.2, random_state=42)

上述代码中，`train_test_split`函数用于将数据集划分为训练集和测试集，其中`test_size`参数指定了测试集所占的比例，`random_state`参数指定了随机种子，以保证每次划分的结果相同。

2. 构建Adaboost分类器

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier

clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=50, random_state=42)

上述代码中，`n_estimators`参数指定了Adaboost算法中基分类器的数量。

3. 训练模型

clf.fit(X_train, y_train)

4. 在测试集上进行预测

y_pred = clf.predict(X_test)

5. 评估模型性能

from sklearn.metrics import accuracy_score

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

上述代码中，`accuracy_score`函数用于计算分类器在测试集上的准确率。

注意，Adaboost分类器默认使用决策树作为基分类器。如果需要使用其他基分类器，可以通过`base_estimator`参数进行指定。同时，Adaboost分类器还可以用于解决回归问题，此时需要使用`AdaBoostRegressor`类。