diff --git a/kamyshov_danila_lab_1/app.py b/kamyshov_danila_lab_1/app.py
new file mode 100644
index 0000000..3c8618a
--- /dev/null
+++ b/kamyshov_danila_lab_1/app.py
@@ -0,0 +1,61 @@
+from flask import Flask, request, render_template
+from sklearn.datasets import make_moons
+from sklearn.linear_model import LinearRegression
+from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
+from sklearn.neural_network import MLPRegressor
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+app = Flask(__name__)
+
+@app.route('/')
+def home():
+ return render_template('index.html')
+
+@app.route('/compare_models', methods=['POST'])
+def compare_models():
+ # Генерация данных
+ rs = 0
+ X, y = make_moons(noise=0.3, random_state=rs)
+ X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=rs)
+
+ # Линейная регрессия
+ lr = LinearRegression()
+ lr.fit(X_train, y_train)
+ lr_score = lr.score(X_test, y_test)
+
+ # Полиномиальная регрессия (степень 3)
+ poly = PolynomialFeatures(degree=3)
+ X_poly = poly.fit_transform(X_train)
+ poly_reg = LinearRegression()
+ poly_reg.fit(X_poly, y_train)
+ poly_score = poly_reg.score(poly.transform(X_test), y_test)
+
+ # Многослойный персептрон (100 нейронов в скрытом слое, alpha=0.01)
+ mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100,), alpha=0.01, random_state=rs)
+ mlp.fit(X_train, y_train)
+ mlp_score = mlp.score(X_test, y_test)
+
+ # Создание графиков
+ plt.figure(figsize=(15, 4))
+
+ plt.subplot(131)
+ plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap=plt.cm.RdBu)
+ plt.title('Линейная регрессия\n(Score: {:.2f})'.format(lr_score))
+
+ plt.subplot(132)
+ plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap=plt.cm.RdBu)
+ plt.title('Полиномиальная регрессия\n(Score: {:.2f})'.format(poly_score))
+
+ plt.subplot(133)
+ plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap=plt.cm.RdBu)
+ plt.title('Многослойный персептрон\n(Score: {:.2f})'.format(mlp_score))
+
+ plt.tight_layout()
+
+ plt.savefig('static/models_comparison.png')
+
+ return render_template('index.html', result=True)
+
+if __name__ == '__main__':
+ app.run(debug=True)
diff --git a/kamyshov_danila_lab_1/readme.md b/kamyshov_danila_lab_1/readme.md
new file mode 100644
index 0000000..747817c
--- /dev/null
+++ b/kamyshov_danila_lab_1/readme.md
@@ -0,0 +1,29 @@
+Общее задание:
+Используя код из пункта «Регуляризация и сеть прямого распространения» из [1] (стр. 228), сгенерируйте определенный тип данных и
+сравните на нем 3 модели (по варианту). Постройте графики, отобразите качество моделей, объясните полученные результаты.
+
+13 вариант:Данные: make_moons (noise=0.3, random_state=rs)
+Модели:
+· Линейную регрессию
+· Полиномиальную регрессию (со степенью 3)
+43
+· Многослойный персептрон со 100-а нейронами в скрытом слое (alpha
+= 0.01)
+
+Чтобы Запустить приложение нужно запустить файл app.py
+
+Технологии:
+
+Язык программирования: Python
+Фреймворк: Flask (для веб-приложения)
+Библиотеки: NumPy, scikit-learn, Matplotlib
+Описание программы:
+Программа представляет собой веб-приложение, реализованное с использованием Flask. Она генерирует данные, используя make_moons из scikit-learn, и сравнивает три модели машинного обучения: линейную регрессию, полиномиальную регрессию степени 3 и многослойный персептрон с 100 нейронами в скрытом слое и параметром регуляризации alpha=0.01.
+
+Входные данные:
+
+Данные, сгенерированные с использованием make_moons (noise=0.3, random_state=0).
+Выходные данные:
+
+Веб-страница с кнопкой "Сравнить модели".
+После нажатия кнопки выводятся графики, представляющие результаты трех моделей (линейной регрессии, полиномиальной регрессии и многослойного персептрона) с соответствующими оценками (score). Графики сохраняются и отображаются на веб-странице.
\ No newline at end of file
diff --git a/kamyshov_danila_lab_1/static/models_comparison.png b/kamyshov_danila_lab_1/static/models_comparison.png
new file mode 100644
index 0000000..fa3817e
Binary files /dev/null and b/kamyshov_danila_lab_1/static/models_comparison.png differ
diff --git a/kamyshov_danila_lab_1/templates/index.html b/kamyshov_danila_lab_1/templates/index.html
new file mode 100644
index 0000000..2e5c84f
--- /dev/null
+++ b/kamyshov_danila_lab_1/templates/index.html
@@ -0,0 +1,24 @@
+
+
+
+
+
+
+ Сравнение моделей
+
+
+ Сравнение моделей
+
+
+ {% if result %}
+ Графики моделей
+
+
+
+
+