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在做模型训练的时候，尤其是在训练集上做交叉验证，通常想要将模型保存下来，然后放到独立的测试集上测试，下面介绍的是Python中训练模型的保存和再使用。

scikit-learn已经有了模型持久化的操作，导入joblib即可

from sklearn.externals import joblib
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模型保存

>>> os.chdir("workspace/model_save")
>>> from sklearn import svm
>>> X = [[0, 0], [1, 1]]
>>> y = [0, 1]
>>> clf = svm.SVC()
>>> clf.fit(X, y)
>>> clf.fit(train_X,train_y)
>>> joblib.dump(clf, "train_model.m")
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通过joblib的dump可以将模型保存到本地，clf是训练的分类器

模型从本地调回

>>> clf = joblib.load("train_model.m")
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通过joblib的load方法，加载保存的模型。

然后就可以在测试集上测试了

clf.predit(test_X) #此处test_X为特征集
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