将KNN、SVM模型作为Adaboost进行算法集成的基分类器对蘑菇分类数据集进行分类请给出示例代码。

以下是使用KNN和SVM作为基分类器进行Adaboost算法集成的示例代码：

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

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

# 初始化KNN和SVM分类器
knn = KNeighborsClassifier()
svm = SVC()

# 初始化Adaboost分类器，默认基分类器为决策树
ada_knn = AdaBoostClassifier(base_estimator=knn)
ada_svm = AdaBoostClassifier(base_estimator=svm)

# 训练Adaboost分类器
ada_knn.fit(X, y)
ada_svm.fit(X, y)

# 输出KNN和SVM分类器的准确率
print("KNN准确率：", ada_knn.score(X, y))
print("SVM准确率：", ada_svm.score(X, y))

在上述代码中，我们使用AdaBoostClassifier类初始化Adaboost分类器，并将KNN和SVM分类器作为基分类器传入base_estimator参数中。然后，我们分别使用fit方法训练Adaboost分类器，并使用score方法输出KNN和SVM分类器的准确率