在機器學習中常常會用到將訓練好的模型儲存，以便於在使用時不用再次訓練資料，就可以直接使用訓練好的模型。
以sklearn中隨機森林分類為例
> #載入資料集
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import randomforestclassifier
from sklearn.externals import joblib
df = load_breast_cancer()
#將資料轉化為dataframe
df_y = pd.dataframe(df.target)
df = pd.dataframe(df.data, columns=df.feature_names)
df['y'] = df_y
#資料分割，將資料的後百分之20作為測試集
df_train = df.values[:-(df.shape[0]//5), :]
df_test = df.values[-(df.shape[0]//5):, :]
x_train = df_train[:, :-1]
y_train = df_train[:, -1]
x_test = df_test[:, :-1]
y_test = df_test[:, -1]
#隨機森林模型
path = "d:/學習任務/第二週/分類/隨機森林/randomforestclassifiter.model"
model = randomforestclassifier(n_estimators=100, max_depth=none, min_samples_split=2, max_leaf_nodes=none)
model.fit(x_train, y_train)
y_pred = model.predict(x_test)
#模型儲存
joblib.dump(model, path)
path = "d:/學習任務/第二週/分類/隨機森林/randomforestclassifiter.model"
model = joblib.load(path)
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