提示：
- 数据集：成人收入数据集包含来自美国人口普查的数据，目标变量是收入类别（大于或小于50K）。特征包括年龄、教育程度、婚姻状况、工作类型等。
- 随机森林：使用多个决策树对数据集进行学习，并通过集成投票的方式提高模型的预测准确度。重点在于决策树的集成，并合理选择树的数量（n_estimators）和每棵树的最大深度（max_depth）。
- 梯度提升树：使用逐步加法的方式，通过迭代训练一系列弱分类器（决策树），每次训练时重点关注模型前一轮的错误样本。可以使用现成的实现（如XGBoost、LightGBM）来完成。
- 性能比较：与单个决策树相比，集成学习方法通常能显著提高模型性能。通过比较不同模型的准确率、精确率、召回率等指标，展示集成学习的优势。
- 调参：通过网格搜索或者随机搜索方法调整集成模型的超参数，找到最优配置。