Разработайте функцию, которая **получает** набор данных (`df`) и:
- Удаляет нулевые значения из набора данных.
- Удаляет столбцы `["HALTER_ID", "ALTER", "STADTKREIS", "STADTQUARTIER"]`.
- Заменяет значения "m" на ноль (0) и "w" на один (1).
- Преобразует категориальные столбцы `["RASSE1"], ["RASSENTYP"], ["HUNDEFARBE"]` в числовые.
- Считает столбец ["GEBURTSJAHR_HUND"] (год рождения домашнего животного) основной истиной.
- Выделяет 85% набора данных для процесса обучения, также используя параметр `random_state=21`
- Обучите оценщик `RandomForestRegressor` с параметрами `n_estimators=100` и `random_state=21`
- **Верните** `mean_squared_error`
- **Верните** `mean_absolute_error`
**Примечание:** Вы можете использовать функцию pandas `pd.factorize` для преобразования категориальных столбцов в числовые:
