熟悉sklearn中的集成方法的使用，使用mnist数据采用随机森林、Adaboos、梯度提升树构建分类模型。 使用投票方法集成三个集成模型，并比较性能。

好的，我了解了你的问题。首先，我需要确认一下，您的问题是否是让我给出实现代码？如果是的话，我需要先了解您所使用的编程语言。假设您使用的是Python，并且已经安装好了scikit-learn库，我可以提供以下代码供参考：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier, GradientBoostingClassifier, VotingClassifier
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载mnist数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X, y = mnist["data"], mnist["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)

# 构建三个集成模型
rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
ada_clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
gb_clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练三个集成模型
rf_clf.fit(X_train, y_train)
ada_clf.fit(X_train, y_train)
gb_clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集并计算准确率
rf_pred = rf_clf.predict(X_test)
ada_pred = ada_clf.predict(X_test)
gb_pred = gb_clf.predict(X_test)

rf_acc = accuracy_score(y_test, rf_pred)
ada_acc = accuracy_score(y_test, ada_pred)
gb_acc = accuracy_score(y_test, gb_pred)

print("Random Forest Accuracy: {:.2f}%".format(rf_acc*100))
print("AdaBoost Accuracy: {:.2f}%".format(ada_acc*100))
print("Gradient Boosting Accuracy: {:.2f}%".format(gb_acc*100))

# 集成三个模型并计算准确率
voting_clf = VotingClassifier(estimators=[('rf', rf_clf), ('ada', ada_clf), ('gb', gb_clf)], voting='hard')
voting_clf.fit(X_train, y_train)
voting_pred = voting_clf.predict(X_test)
voting_acc = accuracy_score(y_test, voting_pred)

print("Voting Classifier Accuracy: {:.2f}%".format(voting_acc*100))

上述代码中，我们首先使用`fetch_openml`函数从OpenML仓库中加载mnist数据集，然后使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来，我们分别使用`RandomForestClassifier`、`AdaBoostClassifier`、`GradientBoostingClassifier`三种集成方法构建分类模型，并在训练集上训练这三个模型。然后，我们使用测试集对这三个模型进行评估，并计算它们的准确率。最后，我们使用`VotingClassifier`将三个模型集成到一个投票分类器中，并在测试集上对其进行评估，并计算集成模型的准确率。

希望这个代码对您有所帮助！