Реализовать функцию, которая получает набор данных (df) в качестве параметра и:
Удалите столбцы ["Идентификатор счета", "Дата", "Время"]
Преобразуйте категориальные столбцы ["Филиал"], ["Город"], ["Тип клиента"], ["Пол"], ["Линейка продуктов"], ["Оплата"] в числовые.
/>Основной истиной будет столбец ["Тип клиента".
Используйте 80 % набора данных для обучения с параметрами test_size=0,2, random_state=21.
Обучите оценщик SVC с параметрами kernel="poly", random_state=21.
Верните показатель точности оценщика.
Обучите тот же оценщик, используя перекрестную проверку с параметры cv=KFold(2, shuffle=False), Scoring=make_scorer(accuracy_score).
Возвращает среднее значение результатов, полученных с помощью этого метода.
Возвращает стандартное отклонение результатов, полученных с помощью этого метода.
Примечание. Вы можете использовать функцию pd.factorize pandas для преобразования категориальных столбцов в числовые.
