Прескочи на главни садржај
🔒 Режим прегледа. Првих петнаест Foundations лекција је бесплатно; ова је Pro. Покрените 7-дневни trial да откључате едитор, AI савете и остатак курса. Картица је обавезна, можете отказати у било ком тренутку у Dashboard.
Покрени 7-дневни trial →
⚡
← Kursevi
›
Data Science Applied
›
Модул 4 · Узрочно закључивање и А/Б тестирање
›
Поправите цурење: скала-пре-подела
quiz
59 / 104
🇷🇸
SR
▼
↗
Подели
⋯
Више
+125 XP
📋
Zadatak
📖
Teorija
🤖
AI Pomoć
Zadatak
🌐 shown in EN
📝 **Питање:** Шта од овога исправно избегава цурење? 📋 Изаберите тачан одговор. 💡 **Савет:** Поново прочитајте горњу теорију ако нисте сигурни.
🎯 Kviz
Pitanje
📝 **Питање:** Шта од овога исправно избегава цурење? 📋 Изаберите тачан одговор. 💡 **Савет:** Поново прочитајте горњу теорију ако нисте сигурни.
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
💬 Diskusija
Budi prvi — postavi pitanje ili podeli savet.
Prijavi se
da bi se pridružio diskusiji. Čitanje je besplatno.
Učitavanje diskusije…