在sklearn中使用训练有素的分类器进行迭代预测

Question

我已经训练了具有120个功能的分类器模型，以预测我正在使用此代码。

file = open('/Users/arjun/DataSets/Cleaned_for_testing.txt').readlines()
trained_file = open(
    '/Users/arjun/Projects/Classification/trained_models/final_classifier.pkl',
    'rb')
model = pickle.load(trained_file)
for i in file:
    features = features_for_sentence(i)
    result = model.predict(features)
    print(result)

它是一个二进制分类器。运行此命令时，新文本的功能会即时生成，然后输入到模型中。我得到的输出是

[1 1 1 1]

[1 1 1 1 1 1 1]

[1 1 1 1 1 1 1 1 1]

[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]

结果将被附加。如何避免这种情况或一个接一个地获得结果。