vue springboot加载pkl文件进行预测

加载pkl文件进行预测需要使用Python的机器学习库，而Vue和Spring Boot是Web开发框架，不是机器学习库，所以无法直接加载pkl文件进行预测。

如果你想在Vue和Spring Boot的Web应用中使用机器学习模型进行预测，需要将机器学习模型封装成API接口，然后在Vue和Spring Boot中调用该API接口进行预测。

具体实现步骤如下：

1. 使用Python的机器学习库训练模型，并将模型保存为pkl文件。
2. 使用Python的Web框架（如Flask）搭建API接口，将pkl文件加载到内存中，并使用模型进行预测。
3. 在Vue和Spring Boot中调用该API接口进行预测。

需要注意的是，由于涉及到跨语言和跨平台的通信，建议使用标准的Web API协议（如RESTful API），并对接口进行参数校验和数据格式转换等处理。另外，由于机器学习模型通常需要大量计算资源，建议将API接口部署到专门的服务器上，以保证预测性能和稳定性。