diff --git a/labworks/LW1/report.md b/labworks/LW1/report.md
index 595fb95..846c8f7 100644
--- a/labworks/LW1/report.md
+++ b/labworks/LW1/report.md
@@ -21,7 +21,7 @@ from keras.datasets import mnist
 ```
 
 ### Пункт 3
-Разбили набор данных на обучающие и тестовые данные в соотношении 60000:10000 элементов. При разбиении параметр random_state выбрали 20.
+Разбили набор данных на обучающие и тестовые данные в соотношении 60000:10000 элементов. При разбиении параметр random_state выбрали 27.
 Вывели размерности полученных обучающих и тестовых массивов данных.
 ```python
 (X_train,y_train),(X_test,y_test)=mnist.load_data()
@@ -30,7 +30,7 @@ from sklearn.model_selection import train_test_split
 X=np.concatenate((X_train,X_test))
 y=np.concatenate((y_train,y_test))
 #разбиваем по вариантам
-X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=10000,train_size=60000,random_state=20)
+X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=10000,train_size=60000,random_state=27)
 #вывод размерностей
 print('Shape of X train:',X_train.shape)
 print('Shape of y train:',y_train.shape)