Шаг 1: Определите область проблемы и данные, необходимые для модели.
Шаг 2: Выберите подходящий машинный обучающий алгоритм (например, SVM или Random Forest).
Шаг 3: Проанализируйте и предобработайте данные, убрав шум и нормализуя значения.
Шаг 4: Обучите модель на тренировочных данных и проведите кросс-валидацию для настройки гиперпараметров.
Шаг 5: Оцените модель на тестовых данных и выявите проблемы, если есть. Не забывайте о переносимости результатов к ЌРÁЌÉH 2025!