diff --git a/basharin_sevastyan_lab_5/README.md b/basharin_sevastyan_lab_5/README.md
index e69de29..bc1a8c2 100644
--- a/basharin_sevastyan_lab_5/README.md
+++ b/basharin_sevastyan_lab_5/README.md
@@ -0,0 +1,48 @@
+Линейная регрессия
+## Лабораторная работа 3. Вариант 5.
+### Задание 
+Использовать регрессию по варианту для данных из курсовой работы. Самостоятельно сформулировав задачу. Интерпретировать результаты и оценить, насколько хорошо он подходит для 
+решения сформулированной задачи.
+
+Модель регрессии:
+- Линейная регрессия 
+
+### Как запустить
+Для запуска программы необходимо с помощью командной строки в корневой директории файлов прокета прописать:
+``` python
+python main.py
+```
+
+### Используемые технологии
+- Библиотека `pandas`, используемая для работы с данными для анализа scv формата.
+- `sklearn` (scikit-learn): Scikit-learn - это библиотека для машинного обучения и анализа данных в Python. Из данной библиотеки были использованы следующие модули:
+  - `metrics` - набор инструменов для оценки моделей
+  - `DecisionTreeClassifier` - классификатор, реализующий алгоритм дерева решений. Дерево решений - это модель машинного обучения, которая разбивает данные на рекурсивные решения на основе значений признаков. Она используется для задач классификации и регрессии.
+  - `accuracy_score` -функция из scikit-learn, которая используется для оценки производительности модели классификации путем вычисления доли правильно классифицированных примеров (точности) на тестовом наборе данных.
+  - `train_test_split` - это функция из scikit-learn, используемая для разделения набора данных на обучающий и тестовый наборы.
+  - `LabelEncoder` - это класс из scikit-learn, используемый для преобразования категориальных признаков (например, строки) в числовые значения.
+
+### Описание работы
+#### Описание набора данных
+Набор данных: набор данных о цене автомобиля в автопарке.
+
+Названия столбцов набора данных и их описание:
+
+- Id: Уникальный идентификатор для каждого автомобиля в списке.
+- Price: Ценовой диапазон автомобилей с конкретными ценниками и подсчетами. (111000 - 77500000)
+- Company Name: Название компании-производителя автомобилей с указанием процентной доли представительства каждой компании.
+- Model Name: Название модели автомобилей с указанием процентного соотношения каждой модели.
+- Model Year: Диапазон лет выпуска автомобилей с указанием количества и процентных соотношений. (1990 - 2019)
+- Location: Местоположение автомобилей с указанием регионов, где они доступны для покупки, а также их процентное соотношение.
+- Mileage: Информация о пробеге автомобилей с указанием диапазонов пробега, количества и процентов. (1 - 999999)
+- Engine Type: Описания типов двигателей с процентными соотношениями для каждого типа.
+- Engine Capacity: Мощность двигателя варьируется в зависимости от количества и процентов. (16 - 6600)
+- Color: Цветовое распределение автомобилей с указанием процентных соотношений для каждого цвета.
+- Assembly: Импорт или местный рынок.
+- Body Type: Тип кузова.
+- Transmission Type: Тип трансмиссии.
+- Registration Status: Статус регистрации.
+
+Ссылка на страницу набора на kuggle: [Ultimate Car Price Prediction Dataset](https://www.kaggle.com/datasets/mohidabdulrehman/ultimate-car-price-prediction-dataset/data)
+
+### Формулировка задачи
\ No newline at end of file
diff --git a/basharin_sevastyan_lab_5/main.py b/basharin_sevastyan_lab_5/main.py
new file mode 100644
index 0000000..e69de29