from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import datasets
import pickle
from sklearn.externals import joblib

clf = LogisticRegression()
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
clf.fit(X, y)
print(clf.score(X, y))

with open('clf.pickle', 'wb') as f:
pickle.dump(clf, f)

joblib.dump(clf, 'clf.pkl')
del clf

以上是以两种方法将模型保存, 以便以后直接读取模型进行预测

保存模型的 两种方法_保存模型

可见这两种读取模型的方法都是可以的, 效果相同