Catboost池是否应在预测中包含cat_features？

Question

我在R中训练了Catboost模型。我的数据集包含分类特征，因此我在训练时将cat_features索引提供给learning_pool。 使用训练模型进行预测时是否需要再次提供索引，还是仅提供数据就足够了（就像我在下面的代码中所做的那样）？

培训代码：

train_pool <- catboost::catboost.load_pool(data = x, label = y, cat_features = category_indices)
params <- list(...)
catboost::catboost.train(learn_pool = train_pool, params = params)

预测代码：

catboost::catboost.predict(model, catboost::catboost.load_pool(x_test), ntree_end = ntree)