建立Adaboost分类器默认基分类器为knn和svm请给出示例代码。

以下是使用sklearn库中的Adaboost分类器进行分类的示例代码：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

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

# 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)

# 建立Adaboost分类器，默认基分类器为knn和svm
knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
svm_clf = SVC(kernel='linear', C=1)
ada_clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=[knn_clf, svm_clf], n_estimators=50, learning_rate=1.0)

# 训练模型
ada_clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = ada_clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = ada_clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

在上述示例代码中，使用了sklearn库中的load_iris函数加载了iris数据集，将数据集划分为训练集和测试集，并使用KNeighborsClassifier和SVC作为基分类器建立Adaboost分类器。在训练模型后，使用predict函数预测测试集结果，并使用score函数计算准确率