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。 使用投票方法集成内容2中三个集成模型，并比较性能

好的，我可以帮你实现这个任务。首先，我们需要导入必要的库和数据集。代码如下：

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

# 导入mnist数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(mnist.data, mnist.target, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以使用随机森林、Adaboost和梯度提升树构建分类模型。代码如下：

# 构建随机森林模型
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

# 构建Adaboost模型
abc = AdaBoostClassifier(n_estimators=100)

# 构建梯度提升树模型
gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100)

# 训练模型
rfc.fit(X_train, y_train)
abc.fit(X_train, y_train)
gbc.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred_rfc = rfc.predict(X_test)
y_pred_abc = abc.predict(X_test)
y_pred_gbc = gbc.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy_rfc = accuracy_score(y_test, y_pred_rfc)
accuracy_abc = accuracy_score(y_test, y_pred_abc)
accuracy_gbc = accuracy_score(y_test, y_pred_gbc)

print('随机森林准确率：', accuracy_rfc)
print('Adaboost准确率：', accuracy_abc)
print('梯度提升树准确率：', accuracy_gbc)

我们可以看到每个模型的准确率，接下来我们可以使用投票方法将这三个模型集成起来。代码如下：

# 构建投票器
voting_clf = VotingClassifier(estimators=[('rfc', rfc), ('abc', abc), ('gbc', gbc)], voting='hard')

# 训练投票器
voting_clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred_voting = voting_clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy_voting = accuracy_score(y_test, y_pred_voting)

print('投票准确率：', accuracy_voting)

最后，我们可以比较每个模型的准确率，以确定哪个集成方法表现最好。