loaded_model = pickle.load(open('path/to/model.pkl', 'rb'))

这行代码是用来从磁盘上加载已经训练好的机器学习模型的。假设你已经将训练好的模型保存在名为 `model.pkl` 的文件中，这行代码将会加载该文件并将其存储在 `loaded_model` 变量中。

其中，参数 `'path/to/model.pkl'` 是模型文件的路径，`'rb'` 表示以二进制只读模式打开文件。如果你的模型文件保存在当前工作目录，则可以简单地将文件名作为参数，例如 `pickle.load(open('model.pkl', 'rb'))`。

相关问题

statsmodels.glm模型存储与读取

`statsmodels.glm`模块是Python中的统计建模库，主要用于广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）。当你使用这个模块创建并拟合了一个GLM模型后，模型包含了一些计算结果和内部数据结构，通常会通过`fit()`函数生成。要存储这个模型，你可以采取以下步骤：

1. 导入必要的模块：

import pickle
from statsmodels import glm

2. 创建并拟合模型：

data = ...  # 加载或准备数据
model = glm.GLM(data.endog, data.exog, family=sm.families.Poisson())
results = model.fit()

3. 将模型保存到文件：

with open('model.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(results, file)

这里我们使用了pickle模块将模型对象序列化并保存到名为`model.pkl`的文件中。

4. 读取和加载模型：

if os.path.exists('model.pkl'):
    with open('model.pkl', 'rb') as file:
        loaded_results = pickle.load(file)

现在`loaded_results`就是之前保存的模型实例，你可以继续使用它的属性和方法。