要使用AdaBoost算法获取特定估计器数量的预测，可以按照以下步骤操作：

1. 导入所需的库和模块：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split

2. 创建一个分类数据集：

X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, random_state=42)

3. 将数据集拆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)

4. 初始化AdaBoost分类器，并设置要获取的估计器数量：

n_estimators = 50  # 设置要获取的估计器数量
ada = AdaBoostClassifier(n_estimators=n_estimators, random_state=42)

5. 使用训练集拟合AdaBoost分类器：

ada.fit(X_train, y_train)

6. 获取特定数量的估计器的预测结果：

n_estimators_to_predict = 20  # 要获取预测的估计器数量
predictions = ada.staged_predict(X_test)

for i, y_pred in enumerate(predictions):
    if i == n_estimators_to_predict:
        break
    print(f"Predictions using {i+1} estimators: {y_pred}")

在上述代码中，我们使用ada.staged_predict(X_test)方法获取每个估计器的预测结果。通过遍历预测结果，并在达到特定估计器数量时停止，可以获取特定估计器数量的预测。

请注意，AdaBoostClassifier的n_estimators参数定义了要使用的估计器数量。在这个例子中，我们将其设置为50个估计器。