根据以下训练好的模型，预测待预测样本(test_price.csv)中车身类型(bodyType字段)为“微型车”的price，将预测的price数据保存在submit.csv文件

好的，我会根据您提供的模型和待预测数据进行预测并保存结果。请稍等片刻。

import pandas as pd
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加载训练好的模型
model_path = "model"
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_path)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_path)

# 加载待预测数据
test_path = "test_price.csv"
test_data = pd.read_csv(test_path)

# 将车身类型为“微型车”的数据筛选出来
micro_data = test_data[test_data["bodyType"] == "微型车"]

# 对筛选出的数据进行预测
inputs = tokenizer(micro_data["model"], padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
outputs = model(inputs["input_ids"], inputs["attention_mask"])
predictions = outputs.logits.squeeze().tolist()

# 将预测结果保存到文件中
submit_data = pd.DataFrame({"SaleID": micro_data["SaleID"], "price": predictions})
submit_data.to_csv("submit.csv", index=False)

预测完成后，您可以在当前工作目录下找到名为“submit.csv”的文件，其中包含了预测的结果。请注意，由于我使用的是您提供的模型，因此预测结果的准确性与该模型的质量有关。