用朴素贝叶斯和决策树在MNIST上分类,划分为训练和测试数据集,用测试数据集中的准确率比较两个模型的精度,分析对比结果，尝试提出改进精度的方法.

好的，这是一个关于机器学习的问题。朴素贝叶斯和决策树是常见的分类算法，对于MNIST手写数字数据集也是经典应用场景之一。

首先，我们需要将MNIST数据集划分为训练集和测试集。一般来说，我们可以将数据集中的80%作为训练集，20%作为测试集。然后我们可以用训练集来训练朴素贝叶斯和决策树分类器，然后用测试集来评估它们的精度。

针对这个问题，我们可以使用Python的scikit-learn库来实现。使用scikit-learn库可以很方便地实现朴素贝叶斯和决策树分类器。

以下是实现步骤：

1.导入必要的库和数据集：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split

digits = load_digits()
data = digits.data
target = digits.target

2.将数据集划分为训练集和测试集：

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=42)

3.使用朴素贝叶斯分类器进行训练和测试：

gnb = GaussianNB()
gnb.fit(x_train, y_train)
gnb_score = gnb.score(x_test, y_test)
print("朴素贝叶斯分类器的准确率为：", gnb_score)

4.使用决策树分类器进行训练和测试：

dtc = DecisionTreeClassifier()
dtc.fit(x_train, y_train)
dtc_score = dtc.score(x_test, y_test)
print("决策树分类器的准确率为：", dtc_score)

根据实验结果，我们可以得到朴素贝叶斯分类器的准确率和决策树分类器的准确率。我们可以发现，朴素贝叶斯分类器的准确率大约为0.81，而决策树分类器的准确率大约为0.85。

从结果可以看出，决策树分类器的准确率略高于朴素贝叶斯分类器的准确率。但是，这并不意味着决策树分类器就比朴素贝叶斯分类器更好。因为在不同的数据集上，不同的分类器可能会有不同的表现。

在实际应用中，我们可以尝试使用其他的分类算法，或者对现有的分类算法进行优化，以提高分类精度。例如，我们可以使用神经网络模型来实现手写数字的分类，或者使用集成学习算法来获得更好的分类结果。