本文介绍了在Python的scikit-learn库中，如何在模型训练时指定期望使用的学习器列表，包括决策树和随机森林等。通过VotingClassifier、BaggingClassifier或AdaBoostClassifier等集成学习算法，结合GridSearchCV进行调优，以提高模型性能。
Python中如何指定在模型训练中期望使用的学习器列表？
在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现机器学习和数据挖掘的任务。其中，一个很重要的概念就是学习器，指的是用来从数据中学习规律、预测未知数据的算法或模型。
在进行模型训练时，通常需要选择一个或多个合适的学习器，并指定它们的参数、超参数等来进行调优，以达到最佳的性能。那么，在Python中如何指定在模型训练中期望使用的学习器列表呢？
首先，我们需要导入所需的库和数据集，例如：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble 
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