用python编写代码需要满足以下要求。要求1，使用随机森林、支持向量机和逻辑回归三个分类器。要求2，使用majorityvotingclassifier集成要求1的三个分类器。要求3，输出预测数据的预测概率

可以使用sklearn库来实现这个需求。以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 生成一些随机数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_classes=2, random_state=42)

# 定义三个分类器
rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
svm_clf = SVC(probability=True, random_state=42)
lr_clf = LogisticRegression(random_state=42)

# 定义集成分类器
voting_clf = VotingClassifier(estimators=[('rf', rf_clf), ('svm', svm_clf), ('lr', lr_clf)], voting='soft')

# 训练集成分类器
voting_clf.fit(X, y)

# 预测数据的概率
proba = voting_clf.predict_proba(X)

# 输出预测数据的预测概率
print(proba)

这个代码使用了随机森林、支持向量机和逻辑回归三个分类器，并使用majorityvotingclassifier集成了这三个分类器。最后输出了预测数据的预测概率。