Python pickle负载训练模型

我正在尝试将加载的训练模型应用到新数据集。我对模型进行pickle和unpickle：

classifier = DecisionTreeClassifier(criterion = 'entropy', random_state = 0)
classifier = classifier.fit(features, classes)

saved_pickle_file = open('saved_model.pkl', 'wb')
pickle.dump(classifier, saved_pickle_file)
saved_pickle_file.close()

load_pickle_file = open('saved_model.pkl', 'rb')
loaded_model = pickle.load(load_pickle_file)

但当我将加载的模型应用于新数据集时，会产生以下错误：

loaded_model.predict(new_dataset)

AttributeError: 'function' object has no attribute 'predict'

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有什么原因导致这种情况发生吗？

你能展示一下你在取消酸洗后

打印（已加载的\u型号）

会看到什么吗？@G.Anderson Hi！打印加载模型给出：DecisionTreeClassifier（类权重=无，标准='熵'，最大深度=无，最大特征=无，最大叶节点=无，最小杂质减少=0.0，最小杂质分割=无，最小样本叶=1，最小样本叶=2，最小权重叶分数=0.0，预排序=假，随机状态=0，分割器='最佳'）您是否能够访问模型的属性，如

loaded\u model.feature\u importances\u

？@G.Anderson erm，否。我收到错误，如：AttributeError:“DecisionTreeClassier”对象没有属性“feature\u importances”