Перейти до основного вмісту
🔒 Режим прев'ю. Перші 15 уроків Foundations — безкоштовні; цей — Pro. Запусти 7-денний trial щоб відкрити редактор, AI-підказки і решту курсу. Потрібна картка, скасування в Dashboard у будь-який момент.
Почати 7-денний trial →
⚡
← Курси
›
Data Science Applied
›
Module 2 · Cleaning & Feature Engineering · Recap
›
Capstone: наскрізний конвеєр ML
quiz
47 / 104
🇺🇦
UA
▼
↗
Поділитись
⋯
Ще
+200 XP
📋
Завдання
📖
Теорія
🤖
AI Допомога
Завдання
🌐 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
Питання
📝 **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
Відповісти
💬
Зв'язатися з підтримкою