import pandas as pd import joblib model = joblib.load('rf_model.pkl') data = pd.read_csv('E:\\遍历波段运算\\csv\\11.csv') X = data.drop(['Row', 'Column'], axis=1) # 使用加载的模型进行预测 y_pred = model.loaded.predict(data) print(y_pred)AttributeError: 'RandomForestRegressor' object has no attribute 'loaded'

根据你提供的代码，错误出现在 `y_pred = model.loaded.predict(data)` 这一行，错误信息显示 `RandomForestRegressor` 对象没有 `loaded` 属性。

这是因为在这一行代码中，你使用了 `model.loaded` 来调用模型的 `predict()` 方法，但是 `RandomForestRegressor` 对象没有 `loaded` 属性，因此会出现 AttributeError。

要解决这个问题，只需要将 `model.loaded` 改为 `model` 即可，如下所示：

import pandas as pd 
import joblib 

# 加载模型
model = joblib.load('rf_model.pkl')

# 读取数据
data = pd.read_csv('E:\\遍历波段运算\\csv\\11.csv')

# 准备输入数据
X = data.drop(['Row', 'Column'], axis=1)

# 使用加载的模型进行预测
y_pred = model.predict(X)

print(y_pred)

在修改后的代码中，我们调用模型的 `predict()` 方法时，直接使用 `model.predict()`，而不是 `model.loaded.predict()`，这样就可以避免 AttributeError 的错误。