Я разработал модель catboost в python сейчас, когда я запускаю ее в производство для прогнозирования результатов по фактическим данным. Функция преломления () выдает ошибку, если встречаются какие-либо неизвестные данные (может быть новая категория получена дублированием или по любой другой причине)из-за чего весь мой поток прерывается, и я не могу сделать прогноз ни по одной из записей.
Используемая функция: y_prob = clf.predict_proba (df)
Есть ли какой-либо метод вчто я все еще могу использовать ту же функцию и достигать try-catch при выполнении прогноза?
Один из способов, который я пробовал, - запустить цикл для каждой записи и сделать прогноз, который крайне неэффективен
y_prob = clf.predict_proba (df)