# Задание
Предсказать, является ли транзакция мошеннической или нет на основе других данных о транзакции, таких как сумма транзакции, местоположение, банк, возраст и пол клиента
### Как запустить лабораторную работу:
ЛР запускается в файле zavrazhnova_svetlana_lab_5.py через Run, а затем в консоли должны появится вычисления

### Технологии
Методы PolynomialFeatures и LogisticRegression из библиотеки sklearn

### Что делает лабораторная:
Обучаются модели логистической и полиномиальной регрессии на обучающих данных и используются эти модели для предсказания мошеннических транзакций на тестовых данных. Оценивается точность каждой модели с помощью метрики accuracy.

### Пример выходных значений:
![result.png](result.png)

### Вывод:
Точность полиномиальной регрессии и логистической регрессии равны 1.0, это означает, что обе модели предсказали метки классов на тестовом наборе данных без ошибок. То есть они смогли точно определить, является ли транзакция мошеннической или нет.