sklearn训练的模型怎么保存？

1、sklearn模块在anaconda里面已经配置好了，可以直接import：

from sklearn.externals import joblib

from sklearn import svm

2、给出训练数据，这里只用一组简短的数据：

X = [[0,0,0,0,0],

     [1,1,0,1,0],

     [0,1,0,1,0],

     [1,0,2,3,6],

     [3,2,1,3,5]]

y = [0, 1,2,3,2

3、svm是用来构造一个支持向量机的：

f = svm.SVC()

函数f是一个多元函数，把一个向量变成一个数字，所以叫做——向量机。

4、用X和y训练函数f，其实就是尽量拟合数据，也就是求出函数f的参数：

f.fit(X, y)

5、让训练的模型f，自动保存下来：

joblib.dump(f, '''train_model.m''')

6、这里保存下来的模型以.m的格式保存。

7、此时，就算关机，训练的成果也不会丢失，只需要读取相应的.m文件就可以：

joblib.load('train_model.m')

8、用读取的模型来作用于X，看看能不能得到y：

d.predict(X)

结果错误率是60%，实在是冷场。