在訓練模型過程中，由於資料集較大，模型訓練迭代次數較多等原因，使得模型訓練較耗時，因此將訓練好的模型進行儲存以便下次直接使用是很有必要，下面介紹兩種模型的儲存和載入方法

1.使用pickle模組

     （1）儲存模型

      with open（“模型儲存的位置”，“wb”）as f:

             pickle.dump(model,f)

      或者

     #儲存模型

      s=pickle.dumps(model)

      f=open('svm.model','w')

      f.write(s)

      f.close()

（2）載入模型

  #載入模型

  model=pickle.load("模型儲存的位置")

或者

#載入模型

f2=open('svm.model','r')

s2=f2.read()

model=pickle.loads(s2)

f2.close()

2.使用sklearn.externals的joblib

（1）儲存模型

#儲存模型

joblib.dump(model,"模型儲存的位置")

（2）載入模型

#載入模型

model=joblib.load(“模型儲存的位置”)