运用高斯过程分类实现手写体数据集digits的识别，并对模型进行评分，给出代码，不用gpytorch

高斯过程（Gaussian Process, GP）是一种非参数的概率模型，常用于机器学习中的回归和分类任务。在手写数字识别（如MNIST数据集）中运用GP进行分类，我们可以构建一个简单的GP分类器。以下是使用scikit-learn库实现高斯过程分类的一个简要示例：

import numpy as np
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessClassifier
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载MNIST数据集（这里我们假设已经加载）
digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target

# 数据预处理（例如标准化）
X = X.astype('float64') / 16.0

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建高斯过程分类器
gp_classifier = GaussianProcessClassifier()

# 训练模型
gp_classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = gp_classifier.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

# 模型评分
# 高斯过程分类器通常没有像神经网络那样的精确分数（如F1-score），但你可以计算log_marginal_likelihood等统计量作为评分依据
# log_marginal_likelihood = gp_classifier.log_marginal_likelihood(gp_classifier.kernel_)
# print("Log Marginal Likelihood:", log_marginal_likelihood)