объясни этот код

# Устанавливаем библиотеки (если требуется)
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline

# Загружаем данные
data_url = "https://storage.yandexcloud.net/academy.ai/japan_cars_dataset.csv"
cars = pd.read_csv(data_url, sep=',')

# Удаляем строки с пропущенными значениями
cars = cars.dropna()

# Визуализация распределения цен ДО обработки
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.hist(cars['price'], bins=50, edgecolor='black')
plt.xlabel("Цена")
plt.ylabel("Частота")
plt.title("Распределение цен автомобилей (до обработки)")
plt.show()

# Удаляем выбросы (верхние 1% цен)
upper_limit = np.percentile(cars['price'], 99)
cars = cars[cars['price'] <= upper_limit]

# Визуализация распределения цен ПОСЛЕ обработки
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.hist(cars['price'], bins=50, edgecolor='black')
plt.xlabel("Цена")
plt.ylabel("Частота")
plt.title("Распределение цен автомобилей (после удаления выбросов)")
plt.show()

# Выбираем признаки и целевую переменную
features = ['year', 'mileage', 'engine_capacity', 'transmission', 'drive', 'hand_drive', 'fuel']
target = 'price'

X = cars[features]
y = np.log1p(cars[target])  # Логарифмируем целевую переменную

# Определяем числовые и категориальные признаки
num_features = ['year', 'mileage', 'engine_capacity']
cat_features = ['transmission', 'drive', 'hand_drive', 'fuel']

# Создаём pipeline для предобработки данных
preprocessor = ColumnTransformer([
    ('num', StandardScaler(), num_features),
    ('cat', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'), cat_features)
])

# Разделяем на обучающую, валидационную и тестовую выборки
X_train, X_temp, y_train, y_temp = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_temp, y_temp, test_size=0.5, random_state=42)

# Применяем предобработку
X_train = preprocessor.fit_transform(X_train)
X_val = preprocessor.transform(X_val)
X_test = preprocessor.transform(X_test)

# Строим нейросетевую модель
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
    keras.layers.BatchNormalization(),
    keras.layers.Dropout(0.2),

    keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    keras.layers.BatchNormalization(),
    keras.layers.Dropout(0.2),

    keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(1)  # Выходной слой без активации (регрессия)
])

# Компиляция модели
model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),
              loss='mse',
              metrics=['mae', 'mape'])  # MAPE = процент ошибки

# Callbacks для обучения
callbacks = [
    keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.5, patience=5, min_lr=1e-6),
    keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, restore_best_weights=True)
]

# Обучение модели
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32,
                    validation_data=(X_val, y_val), verbose=1,
                    callbacks=callbacks)

# Оценка модели
mse, mae, mape = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'MSE: {mse:.4f}, MAE: {mae:.2f}, MAPE: {mape:.2f}%')

# Визуализация обучения
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(history.history['loss'], label='Train Loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='Val Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('График ошибки MSE во время обучения')
plt.legend()
plt.show()

# Пример предсказания цены для тестового авто
example_index = np.random.randint(0, len(X_test))
example_car = X_test[example_index].reshape(1, -1)

predicted_log_price = model.predict(example_car)[0][0]
predicted_price = np.expm1(predicted_log_price)  # Обратное логарифмирование

print(f"Предсказанная цена: {predicted_price:.2f}")
print(f"Реальная цена: {np.expm1(y_test.iloc[example_index]):.2f}")