Лабораторная питон

Реализовать и обучить модели классификации рукописных десятичных цифр по их изображениям с использованием следующих методов классификации:

• K-ближайших
• K-ближайших с выбором главных компонент (PCA)
• опорных векторов (SVM) с попарным разделением

В качестве обучающей выборки использовать набор MNIST handwritten digits database (http://yann.lecun.com/exdb/mnist/).

Для каждого метода построить матрицы ошибок, оценить эффективность по подходящим метрикам (precision, recall, f1) с использованием кросс-валидации.

Исследовать зависимость эффективности от гиперпараметров каждого метода (K для метода K-ближайших, количество главных компонент для PCA, ядра преобразования и его параметров для SVM) и выбрать наилучшие значения.

На основе сделанного анализа выбрать наиболее эффективную модель и её параметры. Оформить отчёт о проделанной работе