使用sklearn训练完模型之后，只有将模型持久化到硬盘上，才能方便下次直接使用。

第一种方式：使用pickle

>>> from sklearn import svm

>>> from sklearn import datasets

>>> clf = svm.SVC()

>>> iris = datasets.load_iris()

>>> X, y = iris.data, iris.target

>>> clf.fit(X, y)

SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,

    decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',

    max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,

    tol=0.001, verbose=False)

>>> import pickle

>>> s = pickle.dumps(clf)

>>> clf2 = pickle.loads(s)

>>> clf2.predict(X[0:1])

array([0])

>>> y[0]

0

第二种方式：使用sklearn.external.joblib

>>> from sklearn.externals import joblib

>>> joblib.dump(clf, 'filename.pkl')

...

加载时

>>> clf = joblib.load('filename.pkl')

预测模型标记语言：PMML

PMML利用XML描述和存储数据挖掘模型，是一个已经被W3C所接受的标准。

它以纯文本形式存储模型数据，因此跨平台、跨语言性能很好。当模型部署时，往往需要使用此种语言。

PMML是一种标准，许多机器学习库都支持将模型导出为PMML。

决策树导出为图像数据

sklearn.tree包中可以将决策树导出为dot类型的文件，dot类型的文件是一种描述图的纯文本文件，它可以使用文本编辑器打开查看，里面是一堆定义结点和边的命令。

from sklearn import tree, datasets

data = datasets.load_iris()

x = data['data']

y = data['target']

clf = tree.DecisionTreeClassifier()

clf.fit(x, y)

tree.export_graphviz(clf, out_file="haha.dot")

参考资料

model persistence

PMML

知乎讨论

关于DOT文件格式