import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

# Генерация данных
np.random.seed(0)
area = np.random.randint(30, 150, size=100).reshape(-1, 1) # площадь от 30 до 150 м²
price = area * 1000 + np.random.normal(0, 10000, size=area.shape) # цена с шумом

# Обучение модели
model = LinearRegression()
model.fit(area, price)

# Предсказание
new_area = np.array([[100]])
predicted_price = model.predict(new_area)
print(f"Ожидаемая цена дома 100 м²: {predicted_price[0][0]:,.0f}₽")

# Визуализация
plt.scatter(area, price, label='Данные')
plt.plot(area, model.predict(area), color='red', label='Линейная модель')
plt.xlabel('Площадь (м²)')
plt.ylabel('Цена (₽)')
plt.legend()
plt.show()

• Находит минимальное и максимальное значение в списке.

• Вычисляет нормализованное значение для каждого элемента по формуле: normalized = (𝑥 − min) / max − min)
​
• Возвращает новый список с нормализованными значениями.

def normalize(data):
min_val = min(data)
max_val = max(data)

# Избегаем деления на ноль, если все элементы равны
if max_val == min_val:
return [0.0] * len(data)

return [(x - min_val) / (max_val - min_val) for x in data]

# Примеры использования
data = [10, 20, 30, 40, 50]
print(normalize(data))
# Ожидаемый результат: [0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

X, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

print("Предсказания:", model.predict(X_test[:5]))

🗣️ В этом примере модель обучается на данных о цветах и учится определять их вид (например, ирис сетоса).

• Сравнивает каждую пару истинного (y_true) и предсказанного (y_pred) значения.

• Считает количество совпадений.

• Делит число правильных предсказаний на общее количество примеров

def accuracy_score(y_true, y_pred):
correct = sum(1 for true, pred in zip(y_true, y_pred) if true == pred)
return correct / len(y_true)

# Примеры использования
y_true = [0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 0, 1, 0, 1]

print(accuracy_score(y_true, y_pred))
# Ожидаемый результат: 0.8

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

texts = ["Я люблю машинное обучение", "Обучение — это интересно"]

vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

print(vectorizer.get_feature_names_out())
print(X.toarray())

# Вывод:
['интересно' 'люблю' 'машинное' 'обучение' 'это' 'я']
[[0 1 1 1 0 1]
 [1 0 0 1 1 0]]

🗣️ Токенизация превращает текст в числовую матрицу, понятную модели.
Это первый шаг в обработке текста перед обучением моделей на естественном языке.