Preskoči na glavni sadržaj
🔒 Način pregleda. Prvih petnaest Foundations lekcija je besplatno; ova je Pro. Pokrenite 7-dnevni trial da otključate editor, AI savjete i ostatak programa. Kartica obavezna, otkažite bilo kada u Dashboard.
Pokreni 7-dnevni trial →
⚡
← Kolegiji
›
Data Science Applied
›
Modul 4 · Uzročno zaključivanje i A/B testiranje
›
Popravite curenje: kamenac prije cijepanja
quiz
59 / 104
🇭🇷
HR
▼
↗
Podijeli
⋯
Više
+125 XP
📋
Zadatak
📖
Teorija
🤖
AI Pomoć
Zadatak
📝 **Pitanje:** Što od ovoga ispravno izbjegava curenje? 📋 Odaberite pravi odgovor. 💡 **Savjet:** Ponovno pročitajte gornju teoriju ako niste sigurni.
🎯 Kviz
Pitanje
📝 **Pitanje:** Što od ovoga ispravno izbjegava curenje? 📋 Odaberite pravi odgovor. 💡 **Savjet:** Ponovno pročitajte gornju teoriju ako niste sigurni.
A
`scaler.fit_transform(X)` first to learn the full-distribution statistics, THEN split — saves one pass and helps the scaler converge
B
Split first, wrap scaler + classifier in `Pipeline`, call `pipe.fit(X_train, y_train)` — the scaler fits on train and reuses stats on test
C
Skip scaling entirely; `LogisticRegression(solver='lbfgs')` is invariant to the input scale and trains fine on raw columns
D
Call `StandardScaler.fit_transform` per row inside a `df.apply(...)` so each example normalizes against its own observed values
Odgovori
💬 Rasprava
Budi prvi — postavi pitanje ili podijeli savjet.
Prijavi se
kako bi se pridružio raspravi. Čitanje je besplatno.
Učitavanje rasprave…