使用utils库load_model()函数加载机器学习模型

utils库的load_model()函数可以用于加载机器学习模型。该函数可以从磁盘上加载训练好的模型，并返回一个已加载的模型对象，该对象可以直接用于预测。

以下是一个使用load_model()函数加载机器学习模型的例子：

from utils import load_model

# 加载模型
model = load_model('model.pkl')

# 对新的数据进行预测
new_data = [[3.5, 2.4, 1.3, 0.2]]
prediction = model.predict(new_data)

# 打印预测结果
print(prediction)

在这个例子中，假设我们已经在训练数据上训练了一个分类模型，并将其保存在名为'model.pkl'的文件中。我们可以使用load_model()函数来加载这个模型。

加载后，我们可以使用该模型对新的数据进行预测。在这个例子中，我们使用了一个包含4个特征的新数据点(new_data)来进行预测。使用模型的predict()方法，我们可以得到这个新数据点的预测结果。

最后，我们打印出预测结果。请注意，预测结果的形式取决于模型的类型和定义。

需要注意的是，load_model()函数需要一个参数来指定要加载的模型文件的路径。在这个例子中，我们假设模型文件'model.pkl'位于当前工作目录中。如果模型文件不在当前工作目录中，需要提供正确的文件路径。

除了load_model()函数外，utils库还提供其他实用功能，可以在机器学习项目中使用。这些功能包括数据预处理、模型评估等。在使用utils库之前，需要确保已经正确安装了该库，并且了解库中各个函数的参数和用法。