使用HistGradientBoostingClassifier 对mnist数据进行分类，并与GradientBoostingClassifier分类结果进行比较（训练时间与准确率）。简短代码实现

好的，我来回答你的问题。

以下是使用HistGradientBoostingClassifier和GradientBoostingClassifier对MNIST数据进行分类的简短代码实现。首先，我们需要导入所需的库和数据集。在这里，我们将使用sklearn中的MNIST数据集。

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

# 载入MNIST数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)
X, y = mnist['data'], mnist['target'].astype(int)

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们将使用GradientBoostingClassifier训练和测试模型，并计算模型的准确性和训练时间。

# 创建GradientBoostingClassifier模型
gb = GradientBoostingClassifier(random_state=42)

# 训练GradientBoostingClassifier模型并计算训练时间
start_time = time.time()
gb.fit(X_train, y_train)
train_time = time.time() - start_time

# 预测测试集的结果并计算准确性
y_pred = gb.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 输出结果
print("GradientBoostingClassifier")
print("Training time: {:.2f}s".format(train_time))
print("Accuracy: {:.2f}%".format(acc * 100))

最后，我们将使用HistGradientBoostingClassifier训练和测试模型，并计算模型的准确性和训练时间。

# 创建HistGradientBoostingClassifier模型
hgb = HistGradientBoostingClassifier(random_state=42)

# 训练HistGradientBoostingClassifier模型并计算训练时间
start_time = time.time()
hgb.fit(X_train, y_train)
train_time = time.time() - start_time

# 预测测试集的结果并计算准确性
y_pred = hgb.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 输出结果
print("HistGradientBoostingClassifier")
print("Training time: {:.2f}s".format(train_time))
print("Accuracy: {:.2f}%".format(acc * 100))

这是一个简短的代码实现，展示了如何使用HistGradientBoostingClassifier和GradientBoostingClassifier对MNIST数据进行分类，并比较它们的训练时间和准确性。