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。 3. 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，让我们来一步一步实现这个任务。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。在这里，我们将使用sklearn内置的mnist数据集。

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

# 导入数据
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X, y = mnist.data, mnist.target

# 数据预处理
X = X / 255.0
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以使用随机森林、AdaBoost和梯度提升树分别构建分类模型，并计算它们的准确性。

# 随机森林
rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_clf.fit(X_train, y_train)
rf_y_pred = rf_clf.predict(X_test)
rf_acc = accuracy_score(y_test, rf_y_pred)

# AdaBoost
ada_clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
ada_clf.fit(X_train, y_train)
ada_y_pred = ada_clf.predict(X_test)
ada_acc = accuracy_score(y_test, ada_y_pred)

# 梯度提升树
gb_clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
gb_clf.fit(X_train, y_train)
gb_y_pred = gb_clf.predict(X_test)
gb_acc = accuracy_score(y_test, gb_y_pred)

print("随机森林准确率：", rf_acc)
print("AdaBoost准确率：", ada_acc)
print("梯度提升树准确率：", gb_acc)

接下来，我们可以使用投票方法集成三个分类器，并计算集成模型的准确率。

# 投票集成
voting_clf = VotingClassifier(estimators=[('rf', rf_clf), ('ada', ada_clf), ('gb', gb_clf)])
voting_clf.fit(X_train, y_train)
voting_y_pred = voting_clf.predict(X_test)
voting_acc = accuracy_score(y_test, voting_y_pred)

print("投票集成准确率：", voting_acc)

最后，我们可以比较集成模型与单个模型的性能表现。

print("随机森林准确率：", rf_acc)
print("AdaBoost准确率：", ada_acc)
print("梯度提升树准确率：", gb_acc)
print("投票集成准确率：", voting_acc)

通过比较可以发现，投票集成模型的准确率略高于单个模型的准确率。这表明投票集成方法可以有效地提高模型的性能。