Перейти к основному содержимому
🔒 Режим превью. Первые 15 уроков Foundations — бесплатные; этот — Pro. Запусти 7-дневный trial чтобы открыть редактор, AI-подсказки и остальной курс. Нужна карта, отмена в Dashboard в любой момент.
Начать 7-дневный trial →
⚡
← Курсы
›
Data Science Applied
›
Module 2 · Cleaning & Feature Engineering · Recap
›
Capstone: сквозной конвейер машинного обучения
quiz
47 / 104
🇷🇺
RU
▼
↗
Поделиться
⋯
Ещё
+200 XP
📋
Задание
📖
Теория
🤖
Помощь AI
Задание
🌐 shown in EN
📝 **Question:** Which ORDER of steps is the production-safe ML workflow? 📋 Pick the right answer. 💡 **Hint:** Re-read the theory above if unsure.
🎯 Тест
Вопрос
📝 **Question:** Which ORDER of steps is the production-safe ML workflow? 📋 Pick the right answer. 💡 **Hint:** Re-read the theory above if unsure.
A
`model.fit(X_raw, y)` first to get a working baseline, then clean and engineer features later as accuracy improvements
B
Load → QA → clean → features → stratified split → Pipeline → cross-validate → touch test set once → persist artifact (prevents leakage)
C
Skip cross-validation, trust a single `train_test_split(random_state=0)` and ship whichever fit reaches the target metric first
D
Tune hyperparameters by reading the test-set F1 after every iteration and stop when the test metric stops improving notably
Ответить
💬
Связаться с поддержкой