author =“maxwell flitton”，organization ='example'，
file_name ='neural.sav'）
这使您可以再次使用模型，而不会忘记输入顺序或指标等详细信息。要加载模型，您只需使用pickle：
import pickle
loaded_model = pickle.load(open("neural.sav", 'rb'))
这会加载字典。如果您有新数据，可以调用“scaler” key 访问保存的缩放器，并转换新的输入数据：
input_data = loaded_model['scaler'].transform([[1, 28, 0, 1, 30]])
现在您已经处理了新数据，您可以使用以下方法进行计算：
loaded_model['model'].predict(input_data)[0][0]
deploy-ml包装器只需几行代码就可以重新采样并保存记录良好的SK-Learn模型。