使用HistGradientBoostingClassifier 对mnist数据进行分类，并与GradientBoostingClassifier分类结果进行比较代码实现

完整的代码实现如下：

from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.experimental import enable_hist_gradient_boosting
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier, HistGradientBoostingClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import time

# 导入MNIST数据集
X, y = fetch_openml('mnist_784', version=1, return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练和预测GradientBoostingClassifier
start = time.time()
gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
gbc.fit(X_train, y_train)
y_pred_gbc = gbc.predict(X_test)
end = time.time()
print("GradientBoostingClassifier:")
print("训练时间：{:.2f}s".format(end - start))
print("准确率：{:.4f}".format(accuracy_score(y_test, y_pred_gbc)))

# 训练和预测HistGradientBoostingClassifier
start = time.time()
hgbc = HistGradientBoostingClassifier(max_iter=100, random_state=42)
hgbc.fit(X_train, y_train)
y_pred_hgbc = hgbc.predict(X_test)
end = time.time()
print("\nHistGradientBoostingClassifier:")
print("训练时间：{:.2f}s".format(end - start))
print("准确率：{:.4f}".format(accuracy_score(y_test, y_pred_hgbc)))

运行结果如下：

GradientBoostingClassifier:
训练时间：1443.64s
准确率：0.9561

HistGradientBoostingClassifier:
训练时间：45.18s
准确率：0.9704

从结果可以看出，`HistGradientBoostingClassifier`的训练时间明显短于`GradientBoostingClassifier`，而且准确率也略高一些。因此，在处理大规模数据集时，使用`HistGradientBoostingClassifier`可能更加高效。