用朴素贝叶斯和决策树在MNIST上分类 要求：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

首先，我们需要从MNIST数据集中划分出训练数据集和测试数据集。MNIST数据集包含有60,000张训练图片和10,000张测试图片，每张图片都是28x28像素的灰度图像。我们可以使用Python中的Scikit-learn库来进行数据集的划分。

from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split

mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)
X = mnist.data
y = mnist.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以使用朴素贝叶斯和决策树模型来训练和测试数据集。我们可以使用Scikit-learn库中的GaussianNB和DecisionTreeClassifier模型。

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 朴素贝叶斯模型
nb = GaussianNB()
nb.fit(X_train, y_train)
nb_pred = nb.predict(X_test)
nb_acc = accuracy_score(nb_pred, y_test)
print("朴素贝叶斯模型准确率：", nb_acc)

# 决策树模型
dtc = DecisionTreeClassifier()
dtc.fit(X_train, y_train)
dtc_pred = dtc.predict(X_test)
dtc_acc = accuracy_score(dtc_pred, y_test)
print("决策树模型准确率：", dtc_acc)

最后，我们可以比较两个模型的准确率，并尝试提出一些改进精度的方法。相比朴素贝叶斯模型，决策树模型在MNIST数据集上的准确率更高。但是，如果我们使用更复杂的模型，如神经网络模型，我们可能会得到更好的结果。另外，我们还可以尝试使用图像增强技术来增加训练数据集的大小，从而提高模型的泛化能力。