Studoši

kad pokrenem autograder dobijem sljedeću grešku:
"value = value[0] if field == ‘ACCURACY’ else ‘ ’.join(value)
IndexError: list index out of range"

Zna li netko o čemu se radi?

gladiator jel ispisujes vrijednost tocnosti u istom retku kao [ACCURACY]:

Rene u tome je bio problem, hvala ti

dobro ma glup sam, dvaput sam čitao train

kak najbezbolije ovaj ispis stabla dobit?

flicka Neka interface A nudi metodu print_tree().
Neka klase Leaf i Node implementiraju sučelje A.
Implementacija metode print_tree() za klasu Leaf neka bude ispis predviđanja (True/False)
Neka implementacija metode print_tree() za klasu Node jednostavno proslijedi ispis objektima na koje čuva referencu (podstabla - ona implementiraju interface A, može biti ili Leaf ili Node)

protip: spuštanjem do listova i prolazeći kroz čvorove gradiš string i šalješ ga kao argument.

predikciju treba vratiti najčešću vrijednost ciljne varijable u podskupu podataka za treniranje u tom čvoru

Šta to znači?
Najčešće se ponavlja u stablu, ali u tom podskupu? Najčešće se ponavlja u train_datasetu a da je također u tom podskupu?

Može li mi netko objasniti test primjer heldout_unseen_featurevalue ?

Što radim kad se pojavi nepoznati feature value? Samo ispišem “maybe” ili ?

gladiator ako se pojavi nepoznati feature, ispises najcesci zavrsni znak ispod te grane

Fikalo tj udes tolko duboko kolko mozes, a kad nemozes vise dalje rekurzivno prebrojis sve zavrsne kji su ispod i ispises najcesci, tj abecedno ako imaju isti broj pojavljivanja

Jel moze neko pomoc
Kako da dalje prosirim ili sta vec da napravim ako sam sve atribute prosirio i dalje imam 55 no 10 yes
Sta krivo radim

Erpeg ako sam dobro skuzio pitanje, ako sisve prosirio, i zadnje ti je U, i za u imas 55 no i 10 yes, onda prebrojis kolko imas no i kolko yes i odaberes kao zavrsni onaj koji je cesci

Fikalo Hvala ti

jel imao netko slucaj da mu prolazi sve osim titanic_train_categorical.csv titanic_test_categorical.csv.
ja dobijem 156 grana, a oni 477. Imamo sve vrijednosti informacijske dobiti iste. Koji korak algoritma bi mogao biti krivi?

Sicsile pogledaj si na kojim ti slucajevima pada
Mene je zezao onaj neki infant koji se kategorizirao po klasi a trebao se po price rangeu. Oba slucaja imaju iste vrijednosti kod racunanja, ali se onda gleda abecedno koji je prvi
Ak nije do tak neceg, probaj generirati vise cvorova. Basically oni u cvoru generiraju grane za sve moguce vrijednosti tog cvora, a ne samo one koje postoje u trenutnom filtriranom testnom skupu

Sicsile Jesi možda riješio ovo? Isto mi se događa, a ne vidim grešku…

Nije mi jasno, ulazi li label u ovaj skup D?

AE ako dobro shvacam taj pseudo kod, labeli ti idu u X, a kad fiksiras neki label i sad rjesavas jednu po jednu njegovu vrijednost, prvo fiksiras jednu od njegovih vrijednosti i u iduci rekurzivni poziv saljes skup svih znacajki, bez znacajke koju trenutno gledas(to je u pseudokodu oznaceno sa X/{x}), a u datasetu saljes dalje samo one linije koje za taj label sadrze vrijednost koju trenutno gledas, bez retka za tu znacajku(to je u pseudokodu oznaceno sa Dx=v). Taj pseudo kod je dosta konfuzno napisan, ja bi ti iskreno preporucio da rades gledas po primjeru sta ID3 treba radit, i onda sam smisljas, tak sam ja jer isto nisam mogo citat taj njihov pseudo kod. Za ovo sto si ti pitao, mislim da ti je dobro objasnjenje na slajdu 77. Tu se fiksira label Vrijeme, i njegova vrijednost Suncano, i onda ako usporedujes tablicu koja je sad efektivna sa tablicom sa slajda 68, vidit ces da su u novoj tablici su samo linije di je u orginalnoj tablici suncano, bez samog retka od vremena.

jel netko koristio ovaj “y”

*** Ovisi kako postaviš svoje strukture podataka, može biti implicitan. Ja sam ga koristio.

viliml pa u onom njihovom pseudokodu nisam vidjela da je presudan, ugl radi sve i bez toga tako da