# 📦 my-ml-lib

> Лёгкая и удобная библиотека для машинного обучения в стиле [scikit-learn](https://scikit-learn.org/).  
> Содержит базовые алгоритмы классификации, регрессии, кластеризации и метрики качества.  

![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.8%2B-blue.svg)
![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-green.svg)
![Status](https://img.shields.io/badge/status-beta-orange.svg)

---

## ✨ Возможности

- 🧩 **Классификация**:  
  Logistic Regression, KNN, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, SVM  

- 📈 **Регрессия**:  
  Linear Regression, KNN, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting  

- 🔍 **Кластеризация**:  
  KMeans, Agglomerative, DBSCAN  

- 🔬 **Снижение размерности**:  
  PCA  

- 📊 **Метрики**:  
  - Для классификации: Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC AUC  
  - Для регрессии: MAE, MSE, RMSE, MAPE, R²  
  - Для кластеризации: Silhouette, Calinski-Harabasz, Davies-Bouldin  

---

## 🚀 Установка

### Из исходников (локально)

```bash
git clone https://github.com/yourname/my-ml-lib.git
cd my-ml-lib
pip install .
