"""
ПРОСТОЕ ОБЪЯСНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБУЧЕНИЯ
========================================

Этот файл объясняет результаты обучения модели простыми словами,
как будто ты студент, который только начал изучать машинное обучение.

Представь, что train.py - это предыдущая ячейка в твоем блокноте,
где ты обучил модель. Теперь давай посмотрим, что у нас получилось!
"""

print("=" * 70)
print("ПРОСТОЕ ОБЪЯСНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИ")
print("=" * 70)
print()

# -------------------------------------------------------------------
# ЧАСТЬ 1: ЧТО МЫ СДЕЛАЛИ?
# -------------------------------------------------------------------
print("1. ЧТО МЫ СДЕЛАЛИ?")
print("-" * 40)
print("Мы создали модель, которая смотрит на две картинки и говорит:")
print("  - 'ДА' - если это одно и то же место (с Google и Яндекс карт)")
print("  - 'НЕТ' - если это разные места")
print()
print("Модель училась на тысячах пар картинок!")
print("Сначала она делала много ошибок, но потом научилась.")
print()

# -------------------------------------------------------------------
# ЧАСТЬ 2: КАК МЫ ИЗМЕРЯЕМ УСПЕХ?
# -------------------------------------------------------------------
print("2. КАК МЫ ИЗМЕРЯЕМ УСПЕХ?")
print("-" * 40)
print("Мы проверяем модель на новых картинках, которых она не видела.")
print("Считаем, сколько раз она угадала правильно.")
print()

print("Есть 4 возможных исхода:")
print("  1. ✅ Истинно-положительный (True Positive - TP):")
print("     Модель сказала 'ДА' и это правда 'ДА'")
print()
print("  2. ❌ Ложно-положительный (False Positive - FP):")
print("     Модель сказала 'ДА', но на самом деле 'НЕТ'")
print("     (Ошибка типа I: приняла разные места за одинаковые)")
print()
print("  3. ❌ Ложно-отрицательный (False Negative - FN):")
print("     Модель сказала 'НЕТ', но на самом деле 'ДА'")
print("     (Ошибка типа II: не узнала одинаковые места)")
print()
print("  4. ✅ Истинно-отрицательный (True Negative - TN):")
print("     Модель сказала 'НЕТ' и это правда 'НЕТ'")
print()

# -------------------------------------------------------------------
# ЧАСТЬ 3: ПРОСТЫЕ МЕТРИКИ
# -------------------------------------------------------------------
print("3. ПРОСТЫЕ МЕТРИКИ (ЧТО ОНИ ЗНАЧАТ?)")
print("-" * 40)

# Примерные результаты (в реальности будут другие)
accuracy = 0.82  # 82%
precision = 0.78  # 78%
recall = 0.85  # 85%
f1_score = 0.81  # 81%

print(f"ТОЧНОСТЬ (Accuracy): {accuracy:.0%}")
print("   Это как общая оценка в школе.")
print("   Сколько всего ответов правильных из 100.")
print(f"   Наша модель правильна в {accuracy:.0%} случаев.")
print()

print(f"ТОЧНОСТЬ КЛАССИФИКАЦИИ (Precision): {precision:.0%}")
print("   Когда модель говорит 'ДА', насколько ей можно верить?")
print("   Из 100 раз когда она сказала 'ДА', {precision:.0%} были правдой.")
print("   Высокая точность = мало ложных 'ДА'.")
print()

print(f"ПОЛНОТА (Recall): {recall:.0%}")
print("   Сколько настоящих 'ДА' модель нашла?")
print(f"   Из 100 настоящих 'ДА', модель нашла {recall:.0%}.")
print("   Высокая полнота = мало пропущенных 'ДА'.")
print()

print(f"F1-МЕРА (F1 Score): {f1_score:.0%}")
print("   Баланс между точностью и полнотой.")
print("   Как золотая середина - не слишком строгая, не слишком добрая.")
print()

# -------------------------------------------------------------------
# ЧАСТЬ 4: ТАБЛИЦА РЕЗУЛЬТАТОВ (ПРОСТАЯ)
# -------------------------------------------------------------------
print("4. ТАБЛИЦА РЕЗУЛЬТАТОВ")
print("-" * 40)
print("Давай представим, что мы протестировали модель на 1000 пар картинок:")
print()

# Простая таблица
print("                 | Модель сказала 'ДА' | Модель сказала 'НЕТ' | Всего")
print("-----------------|---------------------|----------------------|-------")
print(f"На самом деле 'ДА'  |        TP: 425      |       FN: 75        |  500")
print(f"На самом деле 'НЕТ' |        FP: 95       |       TN: 405       |  500")
print("-----------------|---------------------|----------------------|-------")
print(f"Всего            |        520          |        480          |  1000")
print()

print("Расчеты:")
print(f"  Точность = (TP + TN) / Всего = (425 + 405) / 1000 = {accuracy:.0%}")
print(f"  Точность классификации = TP / (TP + FP) = 425 / 520 = {precision:.0%}")
print(f"  Полнота = TP / (TP + FN) = 425 / 500 = {recall:.0%}")
print()

# -------------------------------------------------------------------
# ЧАСТЬ 5: КАК ИНТЕРПРЕТИРОВАТЬ РЕЗУЛЬТАТЫ?
# -------------------------------------------------------------------
print("5. ЧТО ЭТО ЗНАЧИТ ДЛЯ НАШЕЙ ЗАДАЧИ?")
print("-" * 40)

if precision > 0.75:
    print("✅ ХОРОШО: Когда модель говорит 'это одно место',")
    print("   ей можно доверять ({precision:.0%} случаев она права).")
else:
    print("⚠ МОЖНО ЛУЧШЕ: Модель иногда путает разные места с одинаковыми.")

if recall > 0.75:
    print("✅ ХОРОШО: Модель находит большинство одинаковых мест")
    print(f"   ({recall:.0%} настоящих 'одинаковых' мест она находит).")
else:
    print("⚠ МОЖНО ЛУЧШЕ: Модель пропускает много одинаковых мест.")

print()
print("ДЛЯ АВТОПИЛОТА:")
print("  - Ложные 'ДА' (FP): Может думать, что мы в нужном месте,")
print("    когда это не так → опасно!")
print("  - Ложные 'НЕТ' (FN): Не узнает нужное место → менее опасно,")
print("    но машина может проехать мимо.")
print()

# -------------------------------------------------------------------
# ЧАСТЬ 6: ГРАФИКИ (ЧТО МЫ ВИДИМ?)
# -------------------------------------------------------------------
print("6. КАКИЕ ГРАФИКИ МЫ ПОЛУЧАЕМ?")
print("-" * 40)
print("После обучения мы строим 4 основных графика:")
print()

print("1. 📉 ГРАФИК ОШИБОК (Loss):")
print("   - Синяя линия: ошибки на обучающих данных")
print("   - Красная линия: ошибки на проверочных данных")
print("   - ХОРОШО: обе линии идут вниз и близки друг к другу")
print("   - ПЛОХО: линии далеко друг от друга (переобучение)")
print()

print("2. 📈 ГРАФИК ТОЧНОСТИ (Accuracy):")
print("   - Показывает, как растет точность со временем")
print("   - Должен расти и стабилизироваться")
print()

print("3. 🎯 МАТРИЦА ОШИБОК (Confusion Matrix):")
print("   - Квадратная таблица 2x2")
print("   - Показывает все 4 типа ответов (TP, FP, FN, TN)")
print("   - Идеально: все числа на диагонали, нули вне диагонали")
print()

print("4. 📊 ROC-КРИВАЯ:")
print("   - Показывает, насколько хорошо модель отличает 'ДА' от 'НЕТ'")
print("   - Чем больше площадь под кривой, тем лучше")
print("   - Идеально: площадь = 1.0 (100%)")
print()

# -------------------------------------------------------------------
# ЧАСТЬ 7: ЧТО ДЕЛАТЬ ДАЛЬШЕ?
# -------------------------------------------------------------------
print("7. ЧТО ДЕЛАТЬ, ЕСЛИ РЕЗУЛЬТАТЫ ПЛОХИЕ?")
print("-" * 40)
print("Если точность меньше 70%:")

print("1. 🎯 ПРОБЛЕМА: Модель плохо учится")
print("   РЕШЕНИЕ:")
print("   - Учить дольше (увеличить количество эпох)")
print("   - Изменить скорость обучения (learning rate)")
print("   - Добавить больше данных для обучения")
print()

print("2. 🎯 ПРОБЛЕМА: Модель запоминает, а не учится (переобучение)")
print("   РЕШЕНИЕ:")
print("   - Добавить регуляризацию (dropout)")
print("   - Использовать augmentation (искажать картинки)")
print("   - Упростить модель (меньше слоев)")
print()

print("3. 🎯 ПРОБЛЕМА: Много ложных 'ДА' (FP)")
print("   РЕШЕНИЕ:")
print("   - Повысить порог принятия решения (например, 0.7 вместо 0.5)")
print("   - Добавить больше примеров 'разных' мест")
print()

print("4. 🎯 ПРОБЛЕМА: Много ложных 'НЕТ' (FN)")
print("   РЕШЕНИЕ:")
print("   - Понизить порог принятия решения (например, 0.3 вместо 0.5)")
print("   - Добавить больше примеров 'одинаковых' мест")
print()

# -------------------------------------------------------------------
# ЧАСТЬ 8: ПРАКТИЧЕСКИЙ ПРИМЕР
# -------------------------------------------------------------------
print("8. ПРАКТИЧЕСКИЙ ПРИМЕР: КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ МОДЕЛЬ")
print("-" * 40)
print("После обучения модель можно использовать так:")
print()

print("```python")
print("# 1. Загружаем обученную модель")
print("model = load_trained_model('best_model.pt')")
print()
print("# 2. Берем две картинки")
print("google_img = load_image('google_map.png')")
print("yandex_img = load_image('yandex_map.png')")
print()
print("# 3. Спрашиваем у модели")
print("similarity_score = model.predict(google_img, yandex_img)")
print()
print("# 4. Интерпретируем результат")
print("if similarity_score > 0.5:")
print("    print('✅ Это похоже на одно и то же место!')")
print("else:")
print("    print('❌ Это разные места')")
print("```")
print()

print(f"Порог 0.5 можно менять:")
print(f"  - Порог 0.7: более строгая модель (меньше ложных 'ДА')")
print(f"  - Порог 0.3: более добрая модель (меньше ложных 'НЕТ')")
print()

# -------------------------------------------------------------------
# ЧАСТЬ 9: ЗАКЛЮЧЕНИЕ
# -------------------------------------------------------------------
print("9. ЧТО МЫ УЗНАЛИ?")
print("-" * 40)
print("✅ Модель учится сравнивать картинки")
print("✅ Мы можем измерить, насколько она хороша")
print("✅ Есть разные метрики для разных целей")
print("✅ Графики помогают понять процесс обучения")
print("✅ Можно улучшить модель, если результаты плохие")
print()

print("=" * 70)
print("🎉 ВОТ И ВСЁ! ТЕПЕРЬ ТЫ ЗНАЕШЬ, КАК ОЦЕНИВАТЬ МОДЕЛЬ!")
print("=" * 70)
print()
print("Следующие шаги:")
print("1. Запусти evaluation.py чтобы увидеть реальные графики")
print("2. Посмотри на матрицу ошибок - какие ошибки чаще?")
print("3. Попробуй изменить порог принятия решений")
print("4. Если нужно - переобучи модель с другими параметрами")