sklearn 保存支持向量机模型

在使用sklearn保存支持向量机模型时，可以使用joblib库的dump方法。具体的代码如下所示：

from sklearn.externals import joblib

# 假设clf是已经训练好的支持向量机模型
clf = SVC()
# 训练模型...

# 保存模型
joblib.dump(clf, 'model.pkl')

在上述代码中，`clf`是已经训练好的支持向量机模型对象，`model.pkl`是保存模型的路径和文件名。通过调用`joblib.dump(clf, 'model.pkl')`方法，可以将模型保存到指定的文件中。

请注意，为了使用`joblib`库，需要从`sklearn.externals`模块中导入`joblib`。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于sklearn svm支持向量机识别数字](https://blog.csdn.net/weixin_39657084/article/details/79544175)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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