我在python中使用CatBoost分类器来训练增强树。不幸的是，部署必须使用另一种编程语言来完成，因此我无法使用已经可用的预测方法，但必须自己实现。我尝试将模型导出到json文件，然后自己重新组合树（从而进行评分）。没有分类功能时，它工作得很好。但是，如果我使用分类功能（是否进行一次热编码），我将无法理解json文件中的值。例如，我的树中有这样的裂痕：
{ “ split_index”：16， “ cat_feature_index”：0， “值”：1127826985， “ split_type”：“ OneHotFeature” }。
一键编码的功能（cat_feature_index = 0的功能）在我的数据中采用了4个不同的值（100,200,700和800）。我想知道此拆分的确切作用。
此外，如果我不使用单热编码，则拆分之一如下：
{ “ split_index”：15， “ split_type”：“ OnlineCtr”， “边框”：4.99999999046， “ ctr_target_border_idx”：0 }
其中特征和数据与上面相同。这种分裂究竟是做什么的？
能否请您告诉我在哪里可以找到关于树的说明和/或在其中定义了具有分类特征的树中的拆分的源代码？