U autograderu je ovo naveden kao correct output:
1:sex=male 2:cabin_letter=B 3:fare=75_to_100 4:age=old yes
1:sex=male 2:cabin_letter=B 3:fare=75_to_100 4:age=young_adult 5:passenger_class=upper_class no
a pada mi test: titanic_train_categorical.csv titanic_heldout_categorical.csv
za primjer: upper_class,male,adult,75_to_100,B,no
Po logici koju su objasnili u uputama, ako ne prepoznaje feature value, a ovdje je to age=adult, treba pogledati koje sve labele postoje za druge vrijednosti featurea i vratiti onu koja se najčešće pojavljuje što je ovdje {‘yes’: 1, ‘no’: 1} pa se uzima abecedno manja tj ‘no’. Autograder očekuje izlaz ‘yes’. Jesam li ja nešto krivo shvatila ili da pričekam par dana da se autograder update-a?