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📝 **Attività:** Costruisci \`drift_detector(baseline_mean, current_mean, std, Threshold)\` — restituisce \`True\` se la media della caratteristica corrente si è allontanata in modo significativo dalla linea di base:
- Calcola il punteggio z: \`|current_mean - baseline_mean| /std\`.
- Restituisce \`Vero\` se il punteggio z \`>= soglia\` (deriva), altrimenti \`Falso\` (stabile).
- \`std == 0\` → return \`False\` (nessuna diffusione → impossibile calcolare una deriva significativa; la segnalazione costituirebbe un rumore di avviso).
- Questo è il segnale di deriva della produzione più semplice: viene eseguito ogni notte per funzione.
📋 Implementa la funzione sopra. I test vengono eseguiti automaticamente.
💡 **Suggerimento:** Rileggi la teoria se rimani bloccato.
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Domanda
📝 **Attività:** Costruisci \`drift_detector(baseline_mean, current_mean, std, Threshold)\` — restituisce \`True\` se la media della caratteristica corrente si è allontanata in modo significativo dalla linea di base:
- Calcola il punteggio z: \`|current_mean - baseline_mean| /std\`.
- Restituisce \`Vero\` se il punteggio z \`>= soglia\` (deriva), altrimenti \`Falso\` (stabile).
- \`std == 0\` → return \`False\` (nessuna diffusione → impossibile calcolare una deriva significativa; la segnalazione costituirebbe un rumore di avviso).
- Questo è il segnale di deriva della produzione più semplice: viene eseguito ogni notte per funzione.
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