diff --git a/docs/en/guides/apply_catboost_model.md b/docs/en/guides/apply_catboost_model.md
index 87b62ed6168..ee429ba2ce4 100644
--- a/docs/en/guides/apply_catboost_model.md
+++ b/docs/en/guides/apply_catboost_model.md
@@ -30,7 +30,7 @@ $ docker pull yandex/tutorial-catboost-clickhouse
 
 This Docker image contains everything you need to run CatBoost and ClickHouse: code, runtime, libraries, environment variables, and configuration files.
 
-**3.** Make sure the Docker image has been successfully pulled:
+**2.** Make sure the Docker image has been successfully pulled:
 
 ```bash
 $ docker image ls
@@ -38,14 +38,28 @@ REPOSITORY                            TAG                 IMAGE ID            CR
 yandex/tutorial-catboost-clickhouse   latest              3e5ad9fae997        19 months ago       1.58GB
 ```
 
-**2.** Start a Docker container based on this image:
+**3.** Start a Docker container based on this image:
 
 ```bash
 $ docker run -it -p 8888:8888 yandex/tutorial-catboost-clickhouse
 ```
 
-!!! note "Note" 
-    Example running a Jupyter Notebook with this manual materials to [http://localhost:8888](http://localhost:8888).
+**4.** Install packages:
+
+```bash
+$ sudo apt-get install dirmngr
+$ sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv E0C56BD4
+
+$ echo "deb http://repo.yandex.ru/clickhouse/deb/stable/ main/" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/clickhouse.list
+$ sudo apt-get update
+
+$ sudo apt-get install -y clickhouse-server clickhouse-client
+
+$ sudo service clickhouse-server start
+$ clickhouse-client
+```
+
+For more information, see [Quick Start](https://clickhouse.yandex/#quick-start).
 
 ## 1. Create a Table {#create-table}
 
diff --git a/docs/ru/guides/apply_catboost_model.md b/docs/ru/guides/apply_catboost_model.md
index 643b98335cf..c36d0d5af62 100644
--- a/docs/ru/guides/apply_catboost_model.md
+++ b/docs/ru/guides/apply_catboost_model.md
@@ -44,8 +44,22 @@ yandex/tutorial-catboost-clickhouse   latest              3e5ad9fae997        19
 $ docker run -it -p 8888:8888 yandex/tutorial-catboost-clickhouse
 ```
 
-!!! note "Примечание" 
-    После запуска по адресу [http://localhost:8888](http://localhost:8888) будет доступен Jupyter Notebook с материалами данной инструкции.
+**4.** Установите последнии версии пакетов:
+
+```bash
+$ sudo apt-get install dirmngr
+$ sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv E0C56BD4
+
+$ echo "deb http://repo.yandex.ru/clickhouse/deb/stable/ main/" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/clickhouse.list
+$ sudo apt-get update
+
+$ sudo apt-get install -y clickhouse-server clickhouse-client
+
+$ sudo service clickhouse-server start
+$ clickhouse-client
+```
+
+См. подробное описание в [Быстром старте](https://clickhouse.yandex/#quick-start).
 
 ## 1. Создайте таблицу {#create-table}
 
@@ -101,6 +115,7 @@ $ clickhouse client --host 127.0.0.1 --query 'INSERT INTO amazon_train FORMAT CS
 ```sql
 $ clickhouse client
 :) SELECT count() FROM amazon_train
+
 SELECT count()
 FROM amazon_train
 
@@ -166,7 +181,7 @@ LIMIT 10
 ```
 
 !!! note "Примечание" 
-    Функция `modelEvaluate` возвращает кортежи (tuple) с исходными прогнозами по классам для моделей с несколькими классами.
+    Функция [modelEvaluate](../query_language/functions/other_functions.md#function-modelevaluate) возвращает кортежи (tuple) с исходными прогнозами по классам для моделей с несколькими классами.
 
 Спрогнозируйте вероятность:
 
diff --git a/docs/ru/query_language/functions/other_functions.md b/docs/ru/query_language/functions/other_functions.md
index c03486379ff..a7e6051e541 100644
--- a/docs/ru/query_language/functions/other_functions.md
+++ b/docs/ru/query_language/functions/other_functions.md
@@ -782,3 +782,9 @@ SELECT identity(42)
 Используется для отладки и тестирования, позволяет "сломать" доступ по индексу, и получить результат и производительность запроса для полного сканирования.
 
 [Оригинальная статья](https://clickhouse.yandex/docs/ru/query_language/functions/other_functions/) <!--hide-->
+
+## modelEvaluate(model_name, ...) {#function-modelevaluate}
+
+Оценивает внешнюю модель.
+
+Принимает на вход имя и аргументы модели. Возвращает Float64.