有时候我们创建了一个模型，但当想要重复的使用这个模型的时候就比较复杂，需要重复的在不同的文件中编写这个模型，这个时候pickle就排上了大的用场，他可以将我们所创建的模型类似于封装一样，保存成不同的.pickle文件，然后当我们想要调用这个模型的时候只要导入就可以了，具体如何操作，见下面的解析
保存模型
使用如下代码会在当前目录自动生成一个名字为model.pickle的文件，wb表示的是允许写且为二进制形式
import pickle
with open("model.pickle", "wb") as f: # 保存模型
pickle.dump(model, f)
使用模型
import pickle # 导入pickle用于接下来引用我们保存的模型
with open("model.pickle","rb") as f:
model = pickle.load(f)
test = [[10,16,6,22,0.62,53]] # 这里是用于预测的特征值，可以自己设置
y_predict = model.predict(test)
print(y_predict)