比如train里city是A，B，C；但test里出现了一个D， 该怎么处理？
我记得老师上课讲过，忘了。。。
可以在training的时候加一个column是：other_city. 之后在inference阶段， 如果遇到training时没见过的class, 直接作为other处理即可。
老师，那training 时新加的这个column，other _city 下有data吗？ 谢谢老师
一般来说是有data的。我们做model training的时候，一般是会预见到某个categorical feature在未来会有其他数值的，这样的话，我们会故意不把training data全部的取值全做one-hot-encoding, 而是直接把出现频率很低的value直接放入others这个feature, 这样的model training是更加合理的。
如果我们在training的时候把全部categorical feature取值做encoding，那么在training的时候others里面的取值就都是一样的数字 (e.g. 0) 了，那么相当于这个feature没有任何建模的意义，只是为了保证在inference的时候系统不报错。
明白了 十分感谢老师
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