Обнаружение фейковых новостей с помощью рассола [закрыто] ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь создать систему обнаружения фейковых новостей и развернуть ее с помощью приложения Flask. С ручным вводом все в порядке, но когда я попытался замариновать модель, чтобы использовать ее позже с Flask, я обнаружил в своем коде какую-то ошибку. Я использую Python 3.8 с Anaconda (блокнот Jupyter) и в будущем PyCharm для настройки приложения Flask.
Я построил модель и обучил ее.

Код: Выделить всё

def output_lable(n):
if n == 0:
return "Fake News"
elif n == 1:
return "Real News"

def manual_testing(news):
testing_news = {"text":[news]}
new_def_test = pd.DataFrame(testing_news)
new_def_test["text"] = new_def_test["text"].apply(wordopt)
new_x_test = new_def_test["text"]
new_xv_test = vectorization.transform(new_x_test)
pred_LR = LR.predict(new_xv_test)
pred_DT = DT.predict(new_xv_test)
pred_GBC = GBC.predict(new_xv_test)
pred_RFC = RFC.predict(new_xv_test)

return print("\n\nLR Prediction: {} \nDT Prediction: {} \nGBC Prediction: {} \nRFC Prediction: {}".format(output_lable(pred_LR[0]),
output_lable(pred_DT[0]),
output_lable(pred_GBC[0]),
output_lable(pred_RFC[0])))

Для ручного ввода я использовал это

Код: Выделить всё

news = str(input())
manual_testing(news)

и это прекрасно, но я сбрасываю модель с помощью

Код: Выделить всё

pickle.dump(manual_testing,open("model.pkl","wb"))

затем перезагрузите его еще раз с кодом

Код: Выделить всё

model = pickle.load(open("model.pkl","rb"))
print(model.predict(["this is a fake news"])

После запуска я получаю следующее:

Код: Выделить всё

    AttributeError                            Traceback (most recent call last)
``` in 
1 model = pickle.load(open("model.pkl","rb"))
2 news ="this is a fake"
----> 3 print(model.predict([news]))
AttributeError: 'function' object has no attribute 'predict'

Может кто-нибудь помочь мне понять, почему это происходит и как предотвратить повторение этого?