python代码模型算法至少有2种算法，并且要求至少一种集成算法，并进行参数优化（使用 格网搜索或者随机搜索），给出不同参数组合下模型的精度评价结果。可以列 表，也可以以图形形式展示

好的，关于你的问题，我可以给你以下回答：

Python代码模型算法有很多种，其中比较常见的有决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。而集成算法则是将多个模型进行集成，例如随机森林就是集成多个决策树模型。

参数优化可以使用Grid Search或Random Search。Grid Search是在一些指定的参数范围内，对所有的参数组合都进行一次模型训练和评估，最后选出最优的参数组合。而Random Search则是在一些指定的参数范围内，随机选取一些参数组合进行模型训练和评估，最后选出最优的参数组合。

在进行参数优化后，我们可以得到不同参数组合下模型的精度评价结果。这些结果可以通过表格或图形的形式展示出来，以便更加直观地了解不同参数组合对模型精度的影响。

下面是一个简单的例子，使用随机森林算法进行分类任务，并使用Random Search进行参数优化。我们可以通过调整不同的参数组合，来寻找最优的模型。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import randint as sp_randint

# 加载数据集
X, y = load_data()

# 定义参数范围
param_dist = {"max_depth": [3, None],
              "max_features": sp_randint(1, 11),
              "min_samples_split": sp_randint(2, 11),
              "min_samples_leaf": sp_randint(1, 11),
              "bootstrap": [True, False],
              "criterion": ["gini", "entropy"]}

# 定义模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

# 进行随机搜索
n_iter_search = 20
random_search = RandomizedSearchCV(rf, param_distributions=param_dist,
                                   n_iter=n_iter_search, cv=5)

# 拟合模型
random_search.fit(X, y)

# 输出最优参数组合和精度
print("Best Params: ", random_search.best_params_)
print("Best Score: ", random_search.best_score_)

运行上述代码后，我们可以得到最优的参数组合和精度评价结果。通过不断尝试不同的参数组合，我们可以得到更加优秀的模型，提高模型的精度。