在sklearn中，Adaboost算法的估计器是AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor。如果遇到Adaboost在sklearn中的估计器错误，可以尝试以下解决方法：

1. 检查sklearn版本：确保你使用的sklearn版本是最新的。可以通过运行以下代码来检查版本：

import sklearn
print(sklearn.__version__)

如果发现版本过低，可以尝试更新sklearn到最新版本。

2. 检查数据格式：Adaboost算法对数据格式有一定要求，确保输入的数据格式正确。通常情况下，特征矩阵X应该是一个二维数组，目标变量y应该是一个一维数组。

3. 检查参数设置：Adaboost算法有一些参数需要设置，确保参数设置正确。例如，AdaBoostClassifier中的参数n_estimators表示基本分类器的数量，learning_rate表示学习率。可以参考sklearn官方文档中对Adaboost的参数解释来设置正确的参数。

4. 检查基本分类器：Adaboost算法需要指定一个基本分类器，确保基本分类器的选择正确。常用的基本分类器有决策树、支持向量机等。

以下是一个使用Adaboost算法的示例代码：

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

# 生成一些示例数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4, random_state=1)

# 将数据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=1)

# 构建Adaboost分类器
clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1, random_state=1)

# 在训练集上训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 打印预测结果
print(y_pred)

希望以上解决方法对你有帮助。如果问题仍然存在，请提供更多的错误信息和代码，以便更好地帮助你解决问题。