熟悉sklearn中的集成方法的使用，使用mnist数据（访问方法见下面的cell）,采用随机森林、Adaboos、梯度提升树构建分类模型

好的，我可以为您提供相关的代码示例。以下是使用sklearn中的随机森林、Adaboost和梯度提升树构建分类模型的代码。请确保已经安装了sklearn和numpy库。同时，您需要先下载mnist数据集并进行预处理，将数据集分为训练集和测试集，代码中的路径需要根据您的实际情况进行修改。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier, GradientBoostingClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np

# 加载数据集
train_data = np.load('path/to/mnist_train_data.npy')
train_labels = np.load('path/to/mnist_train_labels.npy')
test_data = np.load('path/to/mnist_test_data.npy')
test_labels = np.load('path/to/mnist_test_labels.npy')

# 定义分类器
rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=10, random_state=42)
ada_clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
gb_clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, max_depth=10, random_state=42)

# 训练模型
rf_clf.fit(train_data, train_labels)
ada_clf.fit(train_data, train_labels)
gb_clf.fit(train_data, train_labels)

# 预测测试集
rf_pred = rf_clf.predict(test_data)
ada_pred = ada_clf.predict(test_data)
gb_pred = gb_clf.predict(test_data)

# 计算精度
rf_acc = accuracy_score(test_labels, rf_pred)
ada_acc = accuracy_score(test_labels, ada_pred)
gb_acc = accuracy_score(test_labels, gb_pred)

print("随机森林精度：", rf_acc)
print("Adaboost精度：", ada_acc)
print("梯度提升树精度：", gb_acc)

在上述代码中，我们使用RandomForestClassifier、AdaBoostClassifier和GradientBoostingClassifier三种分类器分别构建了随机森林、Adaboost和梯度提升树分类模型，并在测试集上计算了精度。您可以根据需要修改参数来获得更好的结果。