Для выполнения задачи нам необходимо разделить данные на входные данные (X) и правильные ответы (y). Это можно сделать с помощью метода `loc` из библиотеки `pandas`. 1. **Импорт необходимых библиотек**

python

import pandas as pd

2. **Чтение данных из файла**

python

df = pd.read_csv("data.csv")

3. **Построение матрицы корреляции**

python

correlation_matrix = df.corr()

4. **Выбор параметров для входных данных**

python

x_columns = ['Parameter1', 'Parameter2', ...]

X = df.loc[:, x_columns]

Для выбора параметров для входных данных необходимо указать список столбцов, которые будут использоваться. Эти столбцы будут участвовать в обучении модели. 5. **Выбор параметра для правильных ответов**

python

y_column = 'Parameter'

y = df.loc[:, y_column]

Для выбора параметра для правильных ответов необходимо указать один столбец, который будет использоваться. В результате переменная `X` будет содержать входные данные, а переменная `y` будет содержать правильные ответы. Затем эти переменные можно использовать для обучения модели.