有時候訓練一個模型要很久的時間，為了防止以後使用需要重新訓練，可以使用scikit-learn的joblib來把模型儲存到本地。之後需要用的時候，在載入就行了

import sklearn.externals.joblib as joblib
# 這裡拿sklearn.svm作為示例。
from sklearn.svm import SVC
svc = SVC()
# X_train, y_train為測試資料
svc.fit(X_train, y_train)
# 訓練完成之後，使用joblib進行儲存，svc是你的模型的名字，foo.m是檔案的名字
joblib.dump(svc,'foo.m'
 
)

# 當需要使用的時候，從foo.m中載入即可。
svc = joblib.load('foo.m')