• 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.

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [0, 0, 1, 1, 1]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=42)

print("Обучение:", X_train)
print("Тест:", X_test)

🗣️ Почему важно:

• Модель не должна учиться на тех же данных, на которых её оценивают

• test_size указывает, какой процент данных пойдёт на тест

• random_state нужен для воспроизводимости

Это один из самых базовых, но обязательных шагов в любом ML-проекте

import csv
import sys

def process_large_csv(file_path, filter_column, threshold, aggregate_column):
count = 0
total_sum = 0.0

with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
reader = csv.DictReader(file)

for row in reader:
# Преобразование значений для фильтрации и агрегации
try:
filter_value = float(row[filter_column])
aggregate_value = float(row[aggregate_column])
except ValueError:
continue # Пропускаем строки с некорректными данными

# Фильтрация строк по заданному условию
if filter_value > threshold:
count += 1
total_sum += aggregate_value

# Вывод итоговой статистики
if count > 0:
average = total_sum / count
print(f"Обработано записей: {count}")
print(f"Среднее значение {aggregate_column} для записей, где {filter_column} > {threshold}: {average:.2f}")
else:
print("Записи, соответствующие условиям фильтрации, не найдены.")

if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) < 5:
print("Использование: python process_data.py <file_path> <filter_column> <threshold> <aggregate_column>")
sys.exit(1)

file_path = sys.argv[1]
filter_column = sys.argv[2]
threshold = float(sys.argv[3])
aggregate_column = sys.argv[4]

process_large_csv(file_path, filter_column, threshold, aggregate_column)

• совершал более 3 действий,
• все действия происходили в разные дни,
• не совершал одинаковые действия дважды.

from collections import defaultdict
from datetime import datetime

def find_unique_users(logs):
activity = defaultdict(lambda: {"actions": set(), "days": set(), "count": 0})

for log in logs:
user = log["user_id"]
action = log["action"]
date = datetime.fromisoformat(log["timestamp"]).date()

activity[user]["actions"].add(action)
activity[user]["days"].add(date)
activity[user]["count"] += 1

result = []
for user, data in activity.items():
if (
data["count"] > 3 and
len(data["days"]) == data["count"] and
len(data["actions"]) == data["count"]
):
result.append(user)

return result

# Пример использования
logs = [
{"user_id": 1, "action": "login", "timestamp": "2023-05-01T10:00:00"},
{"user_id": 1, "action": "view", "timestamp": "2023-05-02T11:00:00"},
{"user_id": 1, "action": "click", "timestamp": "2023-05-03T12:00:00"},
{"user_id": 1, "action": "logout", "timestamp": "2023-05-04T13:00:00"},

{"user_id": 2, "action": "login", "timestamp": "2023-05-01T10:00:00"},
{"user_id": 2, "action": "login", "timestamp": "2023-05-01T11:00:00"},
{"user_id": 2, "action": "click", "timestamp": "2023-05-01T12:00:00"},
]

print(find_unique_users(logs)) # Ожидаемый результат: [1]