使用utils模块中的load_model()函数加载模型

utils模块是一个自定义的工具模块，其中包含了一些常用的函数。load_model()函数是其中的一个函数，用于加载模型。

在使用该函数之前，需要确保已经安装了相关的依赖库。load_model()函数的功能是从指定的路径加载训练好的模型。下面是load_model()函数的定义：

def load_model(model_path):
    try:
        model = joblib.load(model_path)
        return model
    except Exception as e:
        print("Failed to load model:", str(e))
        return None

该函数接受一个参数model_path，表示模型文件的路径。函数会尝试使用joblib库中的load函数从指定路径加载模型。加载成功后，函数会返回加载的模型对象。加载失败时，函数会打印出错误信息，并返回None。

下面是一个使用load_model()函数的例子：

from utils import load_model

# 定义模型文件的路径
model_path = "model.pkl"

# 加载模型
model = load_model(model_path)

# 使用加载的模型进行预测
data = [[1, 2, 3]]
predictions = model.predict(data)

# 打印预测结果
print(predictions)

在这个例子中，首先我们导入了load_model()函数。然后，我们定义了模型文件的路径，即model_path变量。接着，我们调用load_model()函数加载模型，并将返回的模型对象赋值给model变量。

接下来，我们使用加载的模型对象model进行预测。我们定义了一个数据data作为输入进行预测，并调用了模型对象的predict方法进行预测。预测结果会保存在predictions变量中。

最后，我们打印出预测结果。

需要注意的是，load_model()函数只负责加载模型，不涉及具体的模型逻辑。在使用加载的模型进行预测时，需要根据加载的模型对象的具体方法和属性进行操作。本例中我们使用了predict方法进行预测，但具体的模型可能有不同的方法和属性。

在实际使用中，可以根据需要进行适当的修改和扩展。