expander

app.py

@@ -32,6 +32,26 @@ with st.expander("Описание пайплайна работы", expanded=Tr
 
     st.write(
             """
-                # Этапы разработки 
+                ## Этапы разработки
+                1. Поиск и сбор данных:
+Был использован датасет из Тайваньского экономического журнала за период с 1999 по 2009 год. Банкротство компании было определено на основании правил ведения бизнеса Тайваньской фондовой биржи. (ссылка на данные [https://www.kaggle.com/datasets/fedesoriano/company-bankruptcy-prediction])
+
+                2. Обработка (препроцессинг):
+Удаление ненужных колонок, one hot encoding категориальных переменных, заполнение пропущенных значений. С использованием библиотек pandas, numpy, seaborn
+
+                3. Анализ статистических показателей и визуализация:
+Инструменты для этого - с использованием библиотек pandas, seaborn
+
+                4. Выбор моделей, обучение и валидация модели с ними (без фичей):
+С использованием библиотек scikit-learn, pandas, seaborn;
+
+                5. Выбор моделей, обучение и валидация модели с ними (с фичами):
+С использованием библиотек scikit-learn, pandas, seaborn;
+
+                6. Сравнение результатов: 
+Анализ и графическое представление работы алгоритмов. При некорректной работе или плохим результатом проводится п. 4 и п. 5
+
+                7. Оформление микросервиса Streamlit:
+С использованием библиотеки streamlit 
             """
         )