🔒 Режим за преглед. Първите петнадесет урока на Foundations са безплатни; този е Pro. Стартирайте 7-дневен trial, за да отключите редактора, AI подсказките и останалата част от курса. Изисква се карта, отменете по всяко време в Dashboard.Стартирай 7-дневен trial →
📝 **Задача:** Изградете \`drift_detector(baseline_mean, current_mean, std, threshold)\` — връща \`True\`, ако текущата средна стойност на функцията се е отклонила значително от базовата линия:
- Изчислете z-резултат: \`|current_mean - baseline_mean| / std\`.
- Връща \`True\`, ако z-резултат \`>= праг\` (дрейф), в противен случай \`False\` (стабилен).
- \`std == 0\` → връщане \`False\` (няма разпространение → не може да изчисли смислен дрифт; маркирането би било предупредителен шум).
- Това е най-простият производствен сигнал за дрейф - работи всяка нощ за функция.
📋 Приложете функцията по-горе. Тестовете се изпълняват автоматично.
💡 **Съвет:** Прочетете отново теорията, ако се затрудните.
🎯 Тест
Въпрос
📝 **Задача:** Изградете \`drift_detector(baseline_mean, current_mean, std, threshold)\` — връща \`True\`, ако текущата средна стойност на функцията се е отклонила значително от базовата линия:
- Изчислете z-резултат: \`|current_mean - baseline_mean| / std\`.
- Връща \`True\`, ако z-резултат \`>= праг\` (дрейф), в противен случай \`False\` (стабилен).
- \`std == 0\` → връщане \`False\` (няма разпространение → не може да изчисли смислен дрифт; маркирането би било предупредителен шум).
- Това е най-простият производствен сигнал за дрейф - работи всяка нощ за функция.
📋 Приложете функцията по-горе. Тестовете се изпълняват автоматично.
💡 **Съвет:** Прочетете отново теорията, ако се затрудните.
💬 Дискусия
Бъди първи — задай въпрос или сподели съвет.
Влез за да се присъединиш към дискусията. Четенето е безплатно.