diff --git a/polecanie_dań_Natalia_Plitta.md b/polecanie_dań_Natalia_Plitta.md
index 2b79475..de785b8 100644
--- a/polecanie_dań_Natalia_Plitta.md
+++ b/polecanie_dań_Natalia_Plitta.md
@@ -13,16 +13,17 @@ Tematem realizowanego projektu indywidualnego jest stworzenie sztucznej intelige
 - pydotplus
 - StringIO
 ## Realizacja projektu ##
-
+```python
     col_names = ['age', 'sex', 'fat', 'fiber', 'spicy', 'number']
     model_tree = pd.read_csv("Nowy.csv", header=None, names=col_names)
     model_tree.head()
     feature_cols = ['age', 'sex', 'fat', 'fiber', 'spicy']
     X = model_tree[feature_cols]
     y = model_tree.number
+```
 Na początku dane są pobierane z pliku "Nowy.csv" gdzie zostały przygotowane 121 wiersze o kolumnach z kolejno podanymi nazwami. Następnie model zostal podzielony na cechy i etykietę ['number'], która oznacza polecane danie. 
 ##### Dane: #####
-Aby utworzyć model utworzyłam 121 wierszy z 6 kolejnych liczb oznaczających:  
+Aby utworzyć model stworzyłam 121 wierszy z 6 kolejnych liczb oznaczających:  
 
 - wiek klienta (7 - 80);
 - zawartość tłuszczu w daniu (0 - 16);