JuniorТеорияЧасто

Что выведет эта программа?

Python

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

row = np.array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]])
scaled = StandardScaler().fit_transform(row)
print(scaled.sum())

0.0

Ждать nan от деления на нулевой разброс: на нулевое стандартное отклонение scikit-learn не делит, поэтому значение минус его собственное среднее остаётся 0.
Ждать, что строка пройдёт без изменений: fit_transform сначала считает средние по этой одной строке, а они равны ей самой, поэтому каждое значение становится 0.

Почему сервис, который обучает новое масштабирование на каждом запросе, отвечает на все запросы одинаково?
Какой объект сервис должен применять к исходной строке запроса вместо этого?

Назад к вопросам Открыть тему в роадмапе →Ответь сам — Quiz

Назад к вопросам

JuniorТеорияЧасто

Что выведет эта программа?

Python

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

row = np.array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]])
scaled = StandardScaler().fit_transform(row)
print(scaled.sum())

0.0

Ждать nan от деления на нулевой разброс: на нулевое стандартное отклонение scikit-learn не делит, поэтому значение минус его собственное среднее остаётся 0.
Ждать, что строка пройдёт без изменений: fit_transform сначала считает средние по этой одной строке, а они равны ей самой, поэтому каждое значение становится 0.

Почему сервис, который обучает новое масштабирование на каждом запросе, отвечает на все запросы одинаково?
Какой объект сервис должен применять к исходной строке запроса вместо этого?

Назад к вопросам Открыть тему в роадмапе →Ответь сам — Quiz