用scikit-learn的joblib保存训练模型

有时候训练一个模型要很久的时间，为了防止以后使用需要重新训练，可以使用scikit-learn的joblib来把模型保存到本地。之后需要用的时候，在加载就行了

import sklearn.externals.joblib as joblib
# 这里拿sklearn.svm作为示例。
from sklearn.svm import SVC
svc = SVC()
# X_train, y_train为测试数据
svc.fit(X_train, y_train)
# 训练完成之后，使用joblib进行保存，svc是你的模型的名字，foo.m是文件的名字
joblib.dump(svc,'foo.m')

# 当需要使用的时候，从foo.m中加载即可。
svc = joblib.load('foo.m')