调用Python训练出的模型通常需要使用相关的机器学习库或框架来加载模型并进行预测。以下是一般的调用步骤：
加载模型：首先需要使用相应的库或框架加载训练好的模型文件。例如，使用scikit-learn库可以使用joblib或pickle模块来加载训练好的模型。
输入数据：准备好需要输入模型的数据。数据的格式和特征需要与训练时使用的数据一致。
进行预测：使用加载好的模型对输入数据进行预测。根据模型不同，可以使用predict()方法来进行预测。
下面是一个简单的示例代码，展示了如何加载一个scikit-learn训练好的模型并进行预测：
import joblib# 加载训练好的模型model = joblib.load('model.pkl')# 准备输入数据X_new = [[1, 2, 3, 4]]# 进行预测prediction = model.predict(X_new)print(prediction)在实际调用模型时，需要根据具体的模型和库进行相应的调用。建议查阅相应库的文档以了解更多详细信息。
