Python中的utils库中load_model()函数实现模型加载

在Python中，utils库通常指的是一组常用的工具函数，可以用于各种任务，例如文件操作、数据处理、模型加载等。在这个库中，load_model()函数用于加载已经保存的机器学习模型。

load_model()函数可以通过不同的方式加载模型，如pickle、joblib等方式。下面是一个示例代码，展示了如何使用load_model()函数加载一个使用scikit-learn库训练的分类器模型。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.externals import joblib
import utils

# 加载鸢尾花数据集
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建模型并训练
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 保存模型
joblib.dump(model, 'model.pkl')

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

# 在测试集上进行预测
y_pred = loaded_model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

在上述代码中，首先使用Scikit-learn库加载了鸢尾花数据集，然后利用train_test_split()函数将数据划分为训练集和测试集。接下来，通过LogisticRegression()类创建了一个逻辑回归分类器模型，并使用训练集进行训练。训练完成后，通过joblib.dump()函数将模型保存到名为'model.pkl'的文件中。

最后，我们使用utils.load_model()函数加载了保存的模型，并利用加载的模型在测试集上进行预测。通过accuracy_score()函数计算了预测结果的准确率，并将其打印出来。

需要注意的是，utils.load_model()函数并不是Python标准库中的函数，而是一个自定义的工具函数。你可以根据自己的需要自己实现这个函数，或者使用别人已经实现好的工具函数库，例如joblib等。

总之，通过load_model()函数，我们可以方便地加载已经保存的机器学习模型，并对其进行进一步的预测和评估。这在模型部署和模型调用的过程中非常有用。