Всегда одно и то же значение прогноза после загрузки сохраненной модели (catboost) ⇐ Python

[Anonymous]

Код: Выделить всё

scaler = MinMaxScaler()
X_scaled= scaler.fit_transform(X_resampled)
#veri setimizi test ve train olacak şekilde bölüyoruz
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y_resampled,
test_size=0.30,
random_state=42)
cat_model = CatBoostClassifier().fit(X_train, y_train)
# Test verisi üzerinde tahminler yapma
y_pred = cat_model.predict(X_test)
while True:
................

kullanici_veri = pd.DataFrame({
................

})

break

# saving part
file_path = "cat_model.cbm"
cat_model.save_model(file_path)

# loading part
loaded_model = CatBoostClassifier()
loaded_model.load_model(file_path)

# prediction part
glycemic_control_prediction = loaded_model.predict(scaled_data)
print(f"Glycemic Control Tahmini: {glycemic_control_prediction[0]}")

всегда одно и то же значение прогноза после загрузки сохраненной модели
Я пробовал другие методы сохранения/загрузки, но не помогло
Я пробовал Joblib, Pickle, проверял на переобучение, утечку данных, все
Есть идеи по решению этой проблемы? Есть ли что-то, чего мне не хватает?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... elcatboost