python cross_validation——交叉驗證後加載訓練好的模型用來預測時報錯'need fit'

題外話：這個場景其實很常見，基於k_fold訓練的cross_val_score和cross_val_predict每每是將已知lable數據的一部分當成測試集，另外一部分爲訓練集，用正確機率來評估當前的estimator性能（前者）以及返回全部數據的預測值（後者）。可是當咱們有未知lable的待預測數據出現時，如何直接調用已經訓練出來的模型就很關鍵了，顯然咱們不能再讓其中任何一部分做爲訓練集。

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