调用这个保存下来的模型文件RF_nonage.pickle，根据的输入文件进行数据处理，把文件中所以的@号给删除，然后把数据放到调用的模型中进行预测，然后模型结果输出的1改成高风险，0改成低风险。输出结果为文件，文件格式有两列，第一列，样本名字，样本名称为自动生成为ID号，第二列 为模型结果；输入文件路径：/home/denglixi/模型/逻辑回归/threshold/2023/1.csv,输出文件路径/home/denglixi/模型/逻辑回归/threshold/2023/2.csv。用python写代码

好的，下面是实现这个任务的代码：

import pandas as pd
import joblib

# 加载模型
model = joblib.load('RF_nonage.pickle')

# 读取输入文件
input_file = '/home/denglixi/模型/逻辑回归/threshold/2023/1.csv'
output_file = '/home/denglixi/模型/逻辑回归/threshold/2023/2.csv'
data = pd.read_csv(input_file)

# 删除 @ 符号
data = data.replace('@', '', regex=True)

# 预处理数据
data['sex'].fillna(25, inplace=True)
data['age'].fillna(35, inplace=True)
data = data[['name', 'sex', 'age']]
data.columns = ['ID', 'sex', 'age']

# 进行预测
pred = model.predict(data)
pred = ['高风险' if p == 1 else '低风险' for p in pred]

# 保存结果到输出文件
result = pd.DataFrame({'ID': range(len(pred)), '模型结果': pred})
result.to_csv(output_file, index=False)

这段代码首先使用 joblib 模块加载保存好的模型文件 RF_nonage.pickle。然后读取输入文件，将其中的 @ 符号删除。接着对数据进行预处理，包括将 sex 和 age 指标列中的空白数据填充为 25 和 35，然后只取出 name、sex 和 age 三列数据，并将 name 列重命名为 ID。

接下来就是对数据进行预测了。使用 model.predict 函数对数据进行预测，得到的结果是 0 或 1。因为题目要求将预测结果中的 1 改成 “高风险”，0 改成 “低风险”，所以这里使用一个列表推导式对预测结果进行转换。

最后将预测结果保存到输出文件中，其中第一列采用自动生成的 ID 号，第二列为模型预测结果。