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📝 **Tâche :** Construire \`drift_detector(baseline_mean, current_mean, std, seuil)\` — renvoie \`True\` si la moyenne actuelle de la caractéristique a dérivé de manière significative par rapport à la ligne de base :
- Calculer le z-score : \`|current_mean - baseline_mean| /std\`.
- Renvoie \`True\` si z-score \`>= seuil\` (dérive), sinon \`False\` (stable).
- \`std == 0\` → return \`False\` (pas de spread → impossible de calculer une dérive significative ; un signalement serait un bruit d'alerte).
- Il s'agit du signal de dérive de production le plus simple : il s'exécute la nuit par fonctionnalité.
📋 Implémentez la fonction ci-dessus. Les tests s'exécutent automatiquement.
💡 **Indice :** Relisez la théorie si vous êtes bloqué.
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Question
📝 **Tâche :** Construire \`drift_detector(baseline_mean, current_mean, std, seuil)\` — renvoie \`True\` si la moyenne actuelle de la caractéristique a dérivé de manière significative par rapport à la ligne de base :
- Calculer le z-score : \`|current_mean - baseline_mean| /std\`.
- Renvoie \`True\` si z-score \`>= seuil\` (dérive), sinon \`False\` (stable).
- \`std == 0\` → return \`False\` (pas de spread → impossible de calculer une dérive significative ; un signalement serait un bruit d'alerte).
- Il s'agit du signal de dérive de production le plus simple : il s'exécute la nuit par fonctionnalité.
📋 Implémentez la fonction ci-dessus. Les tests s'exécutent automatiquement.
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