任选一种数据科学的模型将CIFAR-10数据集中的图片进行分类。 要求： 1、模型的准确率不低于 50% 。2、展示代码和pdf

在数据科学中，我们可以使用深度学习模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），对CIFAR-10数据集进行图像分类。CIFAR-10是一个包含10个类别的彩色图像数据集，非常适合初学者练习图像识别任务。

这里我会提供一个简单的例子，使用Keras库搭建一个基础的CNN模型，并训练它来完成CIFAR-10的任务。请注意，实际运行这段代码需要安装Python和相关依赖，包括TensorFlow、Keras等。

# 导入所需库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载CIFAR-10数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

# 定义简单CNN模型
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dropout(0.5),
    layers.Dense(10, activation='softmax')  # 输出层，10个类别
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

# 模型评估
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)
print(f"Test accuracy: {test_acc * 100:.2f}%")

在这个例子中，我们期望模型的测试准确率超过50%，因为这是设置的最低标准。实际结果可能会更高，取决于训练过程和超参数调整。

关于生成PDF报告，这通常涉及到可视化训练过程（如损失和准确度曲线）以及模型性能摘要。你可以使用`matplotlib`或其他可视化库创建图表，然后保存成PDF文件。