怎么将以上训练好的SVM模型保存

您可以使用Python中的pickle模块将SVM模型保存到文件中。以下是示例代码：

import pickle
from sklearn import svm

# 假设您已经训练好了SVM模型并将其存储在变量model中

# 将SVM模型保存到文件中
with open('svm_model.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(model, f)
    
# 从文件中加载SVM模型
with open('svm_model.pkl', 'rb') as f:
    loaded_model = pickle.load(f)

在上面的示例中，我们使用pickle.dump()将SVM模型保存到名为svm_model.pkl的文件中，并使用pickle.load()从该文件中加载模型。请注意，您需要使用二进制模式（'wb'和'rb'）打开文件来保存和加载模型。

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将svm训练好的模型保存为model.pkl文件python代码实现

以下是一个简单的示例代码，用于将训练好的SVM模型保存为名为model.pkl的文件：

import pickle
from sklearn import svm
from sklearn import datasets

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 训练模型
clf = svm.SVC()
clf.fit(X, y)

# 保存模型
with open('model.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(clf, f)

上述代码中，我们使用pickle模块将训练好的SVM模型保存到名为'model.pkl'的文件中。您可以根据需要更改文件名和模型变量名。

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