MNIST数据集是一个经典分类数据集，包含了70000张手写数字的图片（像素图，手写的0-9的十个数字），以及每张图的标签（数字是什么）。
模型的任务就是对其进行学习，然后给一张像素图，他就能分类这个图片是哪个数字。
据说KNeighborsClassifier模型比较适合，那就开干！
第一步，查阅得知KNeighborsClassifier的参数有至少两项可以更改：
weights 和 n_neighbors 以及其他的参数
具体见：KNN算法说明以及sklearn 中 neighbors.KNeighborsClassifier参数说明_一年又半的博客-CSDN博客_kneighborsclassifier 参数
那么就对这两个进行GridSearch。
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = [{'weights': ["uniform", "distance"], 'n_neighbors': [3, 4, 5]}]
knn_clf = KNeighborsClassifier()
grid_search = GridSearchCV(knn_clf, param_grid, cv=5, verbose=3)
grid_search.fit(X_train, y_train)查看最佳参数：
grid_search.best_params_查看最佳参数能达到的性能水平：
grid_search.best_score_计算准确率 accuracy： 准确率的定义：准确率(Precision)和正确率(Accuracy)的区别_还卿一钵无情泪的博客-CSDN博客_正确率
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = grid_search.predict(X_test)
accuracy_score(y_test, y_pred)图片：