熟悉sklearn中的集成方法的使用，使用mnist数据（访问方法见下面的cell），重复上述实验，实验中调节各模型的参数据应使得各模型的得分尽量高，这样集成后的得分才会高。 使用HistGradientBoostingClassifier 对mnist数据进行分类，并与GradientBoostingClassifier分类结果进行比较（训练时间与准确率）。

好的，首先我们需要加载mnist数据集。下面是加载mnist数据集的代码。请确保已经安装了`sklearn`和`matplotlib`库。

from sklearn.datasets import fetch_openml
import matplotlib.pyplot as plt

mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)
X, y = mnist.data, mnist.target

接下来，我们可以将数据集分成训练集和测试集，并使用`HistGradientBoostingClassifier`和`GradientBoostingClassifier`进行训练和测试。代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import HistGradientBoostingClassifier, GradientBoostingClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import time

# 将数据集分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 使用HistGradientBoostingClassifier进行训练和测试
start_time = time.time()
histclf = HistGradientBoostingClassifier(max_iter=100).fit(X_train, y_train)
hist_pred = histclf.predict(X_test)
hist_score = accuracy_score(y_test, hist_pred)
hist_time = time.time() - start_time

# 使用GradientBoostingClassifier进行训练和测试
start_time = time.time()
gbclf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100).fit(X_train, y_train)
gb_pred = gbclf.predict(X_test)
gb_score = accuracy_score(y_test, gb_pred)
gb_time = time.time() - start_time

# 打印结果
print("HistGradientBoostingClassifier:")
print("Accuracy score:", hist_score)
print("Training time:", hist_time)

print("\nGradientBoostingClassifier:")
print("Accuracy score:", gb_score)
print("Training time:", gb_time)

这里我们使用了`accuracy_score`函数来计算分类器的准确率，使用`time`库来计算训练时间。在这里，我们将`HistGradientBoostingClassifier`的`max_iter`参数设置为100，将`GradientBoostingClassifier`的`n_estimators`参数设置为100。你可以根据需要调整这些参数，以获取更好的结果。

最后，我们可以看到两个分类器的准确率和训练时间。你可以根据需要进行比较。