weka中Saving and loading Trained models

最近使用weka的一些分类器训练了一些样本，样本集很小，时间也就短，如果样本集很大，训练时间长的话，不可能每次都训练一次，于是便想把训练好的模型保存到硬盘上。做了个实验，已通过。

训练集使用的weka自带的数据集weather.nominal.arff，分类算法使用的svm。
使用序列化的方式将建立好的模型保存到文件名为svm.model中。

package  spider.classification;
import  java.io.FileInputStream;
import  java.io.FileOutputStream;
import  java.io.FileReader;
import  java.io.IOException;
import  java.io.ObjectInputStream;
import  java.io.ObjectOutputStream;
import  java.io.Serializable;

import  weka.classifiers.Classifier;
import  weka.classifiers.functions.LibSVM;
// import weka.classifiers.functions.SMO;
import  weka.core.Instance;
import  weka.core.Instances;

/** */ /**
 * 
 * Weka LibSVM (WLSVM) combines the merits of the two tools. 
 * WLSVM can be viewed as an implementation of 
 * the LibSVM running under Weka environment.     
 * @author iceshirley
 * @version 1.0
 *
 */
public   class  SVM  implements  Serializable ... {

    /** *//**
     * 
     */
    private static final long serialVersionUID = 1L;

    private String TrainingDateFile = "trainingdata/weather.nominal.arff";

    private LibSVM svm;

    private Instances inst = null;

    public SVM()...{
        svm=new LibSVM();
    }
    public SVM(String [] ops)...{
        svm=new LibSVM();
        Setoption(ops);
    }

    public  void EvaluationClassifier(String[] option) ...{
        try...{
            System.out.println(weka.classifiers.Evaluation.evaluateModel(
                    this.svm, option));
        }catch(Exception e)...{
            e.printStackTrace();
        }

    }
    public