用joblib.dump保存模型文件后，可以获得模型中使用的特征/变量列表吗？

使用joblib.dump保存模型文件后，无法直接获得模型中使用的特征/变量列表。joblib.dump是一个用于序列化Python对象的函数，它将模型对象保存到磁盘上的文件中，以便后续加载和使用。保存的模型文件通常包含模型的参数、权重和其他必要的信息，但不包含模型所使用的特征/变量列表。

要获得模型中使用的特征/变量列表，通常需要在训练模型时记录特征/变量的名称或索引，并将其保存到另外的文件或数据结构中。在使用保存的模型进行预测时，可以根据这个记录来获取特征/变量列表，并进行相应的数据处理和特征工程。

对于特征/变量列表的记录和管理，可以使用各种方法和工具，例如：

1. 在训练模型时，可以使用特征工程库（如scikit-learn）提供的功能来获取特征的名称或索引，并将其保存到文件或数据库中。
2. 可以使用数据处理和特征工程的工作流程管理工具（如Apache Airflow）来记录特征/变量的名称和处理步骤，并将其保存到工作流程的元数据中。
3. 可以使用特征存储和管理系统（如Feature Store）来集中管理特征/变量的定义、元数据和版本信息，并提供查询接口来获取特征/变量列表。

总之，保存模型文件本身并不能直接提供模型中使用的特征/变量列表，需要额外的记录和管理机制来获取和管理特征/变量的信息。