### 2) Загрузили набор данных IMDb, содержащий оцифрованные отзывы на фильмы, размеченные на два класса: позитивные и негативные. При загрузке набора данных параметр seed выбрали равным значению (4k – 1)=27, где k=7 – номер бригады. Вывели размеры полученных обучающих и тестовых массивов данных.
# загрузка датасета
```python
from keras.datasets import imdb
@ -48,9 +47,9 @@ Shape of y train: (25000,)
Shape of X test: (25000,)
Shape of y test: (25000,)
### 3) Вывели один отзыв из обучающего множества в виде списка индексов слов. Преобразовали список индексов в текст и вывели отзыв в виде текста. Вывели длину отзыва. Вывели метку класса данного отзыва и название класса (1 – Positive, 0 – Negative).
```python
# создание словаря для перевода индексов в слова
# заргузка словаря "слово:индекс"
```python
word_to_id = imdb.get_word_index()
# уточнение словаря
word_to_id = {key:(value + index_from) for key,value in word_to_id.items()}
### 5) Провели предобработку данных. Выбрали единую длину, к которой будут приведены все отзывы. Короткие отзывы дополнили спецсимволами, а длинные обрезали до выбранной длины.
