熟悉sklearn中的集成方法的使用，使用mnist数据，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。

好的，这是一个关于集成学习的问题。集成学习是一种将多个模型集成在一起以提高模型性能的技术。在sklearn中，有几种集成方法可供选择，如随机森林（RandomForest）、梯度提升（GradientBoosting）等。这些方法都可以用于分类或回归任务。

下面是一个使用随机森林进行分类的例子：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据
digits = load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5)
rf.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
score = rf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", score)

在上面的代码中，我们使用随机森林进行分类，设置了100个决策树，每棵树的最大深度为5。然后，我们使用数据集的30%作为测试集来评估模型的性能。

你可以尝试调整参数，比如n_estimators（决策树的数量）、max_depth（每棵树的最大深度）等，来尝试提高模型的性能。当每个模型的性能都达到最佳时，你就可以将它们集成起来，得到一个更强大的模型。

希望这个例子能对你有所帮助。如果你有更多的问题，可以随时问我。