correct description

app.py

@@ -68,31 +68,31 @@ with st.expander("Описание пайплайна работы", expanded=Tr
     st.write(
             """
                 ### Этапы разработки
-<b><i>1. Поиск и сбор данных:</b></i>
+<b><i>1. Поиск и сбор данных:</i></b>
 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. (<a href="https://www.kaggle.com/datasets/fedesoriano/company-bankruptcy-prediction">Ссылка на данные</a>)
 
-<b><i>2. Обработка (препроцессинг):</b></i>
+<b><i>2. Обработка (препроцессинг):</i></b>
 Удаление ненужных колонок, one hot encoding категориальных переменных, заполнение пропущенных значений. С использованием библиотек pandas, numpy, seaborn.
 
-<b><i>3. Анализ статистических показателей и визуализация:</b></i>
+<b><i>3. Анализ статистических показателей и визуализация:</i></b>
 Инструменты для этого - с использованием библиотек pandas, seaborn.
 
-<b><i>4. Выбор моделей, обучение и валидация модели с ними (без фичей):</b></i>
+<b><i>4. Выбор моделей, обучение и валидация модели с ними (без фичей):</i></b>
 С использованием библиотек scikit-learn, pandas, seaborn.
 
-<b><i>5. Выбор моделей, обучение и валидация модели с ними (с фичами):</b></i>
+<b><i>5. Выбор моделей, обучение и валидация модели с ними (с фичами):</i></b>
 С использованием библиотек scikit-learn, pandas, seaborn.
 <
-b><i>6. Сравнение результатов:</b></i>
+b><i>6. Сравнение результатов:</i></b>
 Анализ и графическое представление работы алгоритмов. При некорректной работе или плохим результатом проводится п. 4 и п. 5.
 
-<b><i>7. Оформление микросервиса Streamlit:</b></i>
+<b><i>7. Оформление микросервиса Streamlit:</i></b>
 С использованием библиотеки streamlit.
             """,
             unsafe_allow_html=True
         )
 
-with st.expander("Описание пайплайна работы", expanded=True):
+with st.expander("О применении машинного обучения", expanded=True):
 
     st.write(
             """
@@ -139,6 +139,9 @@ data = pd.read_csv("./dataset.csv", sep=",")
 
 st.write(""" ### Таблица с данными: """, data)
 
+col_data = pd.read_csv("./col_description.csv", sep=",", header=None)
+st.write(""" ### Описание признаков: """, col_data)
+
 st.write(
     """
         # 2. Обработка (препроцессинг)
@@ -183,6 +186,9 @@ st.code(
     """
 )
 st.text(data.info)
+
+st.text(pd.DataFrame(data=data.info()))
+
 st.write("""Поскольку пропущенных значений нет, мы можем перейти к анализу данных.""")
 
 #          VISUALIZATIONS