### Вариант 9
### Задание на лабораторную работу:
Использовать регрессию по варианту для данных из курсовой работы. Самостоятельно сформулировав задачу. Интерпретировать результаты и оценить, насколько хорошо он подходит для решения сформулированной задачи.
### Как запустить лабораторную работу:
Выполняем файл gusev_vladislav_lab_5.py, будет выведен график на экран.

### Технологии
NumPy - библиотека для работы с многомерными массивами. Mathplotlib - библиотека для визуализации данных двумерной и трехмерной графикой. Sklearn - библиотека с большим количеством алгоритмов машинного обучения.

### Задача
Мною было принято решение посмотреть, как зависит 
### По коду
1) Для начала загружаем данные из csv файла
2) Разделяем данные на обучающее и тестовые
3) Рескейлим данные из столбца price, который был в диапозоне от 370 до 2700 к диапозону от 0 до 1
4) Обучаем модель, находим R^2 (среднеквадратическая ошибка) и коэффициент детерминации
5) Выводим графики


![img.png](img.png)

### Вывод
 - Среднеквадарическая ошибка получилась довольно низкой, что говорит нам о точности тестовых и предсказанных значений, однако коэффициент детерминации получился крайне низким, даже отрицательным. Это значит, что модель не понимает зависимости данных.
 - Итог: гребневая модель регресси не применима к нашей задаче