如何解决Catboost - 处理前所未见的值
我正在使用 Catboost 来训练分类模型。我使用了各种分类和数字特征/变量。在训练时,我确保训练数据不包含任何空值。所以模型就是这样训练的。如果在推理时任何特征中存在任何空值/垃圾值,会发生什么情况?此外,Catboost 如何处理分类特征中从未见过的值?
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