python用文件预测

要使用Python进行文件预测，您需要一个经过训练的机器学习模型和一些Python代码来读取文件数据并将其输入到模型中进行预测。下面是一个简单的示例，展示如何使用Python和Scikit-learn库来读取CSV文件并使用已训练的模型进行预测：

import pandas as pd
from sklearn.externals import joblib

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 加载已训练的模型
model = joblib.load('model.pkl')

# 预测结果
predictions = model.predict(data)

# 输出预测结果
print(predictions)

在上面的代码中，我们首先使用pandas库读取CSV文件中的数据，然后使用joblib库加载已经训练好的模型。最后，我们将数据输入到模型中进行预测，并输出预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例，您需要根据自己的数据和模型进行适当的修改。