使用mnist数据用决策分类树进行分类，用随机森林分类器进行分类，用Adboost分类器进行分类，采用梯度提升树进行分类

好的，下面我会为你介绍如何使用决策树、随机森林、Adaboost和梯度提升树来对mnist数据集进行分类。

首先，我们需要导入必要的库和数据集：

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

# 加载数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X, y = mnist['data'], mnist['target']

# 将标签转换为整数类型
y = y.astype(int)

接下来，我们将数据集划分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

然后，我们可以使用决策树模型进行分类：

# 创建决策树分类器
dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42)

# 在训练集上训练模型
dtc.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = dtc.predict(X_test)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('决策树分类器的准确率为：{:.4f}'.format(acc))

接下来，我们可以使用随机森林模型进行分类：

# 创建随机森林分类器
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 在训练集上训练模型
rfc.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = rfc.predict(X_test)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('随机森林分类器的准确率为：{:.4f}'.format(acc))

然后，我们可以使用Adaboost模型进行分类：

# 创建Adaboost分类器
abc = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 在训练集上训练模型
abc.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = abc.predict(X_test)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Adaboost分类器的准确率为：{:.4f}'.format(acc))

最后，我们可以使用梯度提升树模型进行分类：

# 创建梯度提升树分类器
gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 在训练集上训练模型
gbc.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = gbc.predict(X_test)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('梯度提升树分类器的准确率为：{:.4f}'.format(acc))

以上就是使用决策分类树进行分类，用随机森林分类器进行分类，用Adboost分类器进行分类，采用梯度提升树进行分类的方法。希望能对你有所帮助！