在Adaboost算法中选择树桩的代码，常常会遇到以下困惑：

1. 如何选择树桩的特征：树桩是一种简单的决策树，只有一个分支节点和两个叶子节点。选择树桩的特征是关键，通常可以使用特征选择算法，如信息增益或基尼指数来确定最佳特征。

2. 如何确定树桩的阈值：树桩的阈值决定了分裂点的位置。一种常见的方法是遍历所有可能的阈值，并计算相应的增益或指数。选择使增益或指数最大的阈值作为最佳分裂点。

3. 如何确定树桩的权重：在Adaboost算法中，每个树桩都有一个权重，用于计算最终强分类器的权重。树桩的权重通常基于错误率，错误率越高，权重越低。具体计算方法可以参考Adaboost算法的相关资料。

以下是一个示例代码，演示了如何使用Adaboost算法选择树桩：

import numpy as np
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 构造训练数据
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y = np.array([0, 0, 1, 1])

# 创建Adaboost分类器
clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier(max_depth=1))

# 训练模型
clf.fit(X, y)

# 查看树桩的特征
print(clf.estimators_[0].tree_.feature)

# 查看树桩的阈值
print(clf.estimators_[0].tree_.threshold)

该示例使用sklearn库实现了Adaboost算法，并选择了决策树作为基分类器。通过clf.estimators_[0]可以访问第一个树桩，然后使用.tree_.feature和.tree_.threshold来获取树桩的特征和阈值。

请注意，以上只是一个示例，实际使用时可能需要根据具体问题进行调整。