Я бродил, можно ли много раз обучить SVM-классификатор из sklearn в Python внутри цикла for. Я имею в виду что-то вроде следующего:

for i in range(0,10):
    data = np.load(somedata)
    labels = np.load(somelabels)
    C = SVC()
    C.fit(data, labels)
    joblib.dump(C, 'somefolderpath/Model.pkl')

Я хочу, чтобы моя модель была обучена для каждого из 10 данных и их меток. Это возможно таким образом, или мне нужно добавить все данные и метки в два соответствующих массива, содержащих целые данные и метки из моих 10 элементов?

РЕДАКТИРОВАНИЕ: Если я хочу обучить отдельный классификатор для каждого предмета. Тогда как будет выглядеть приведенный выше синтаксис? Правильно ли моё редактирование? И когда я хочу загрузить определенный обученный классификатор для моего конкретного предмета, могу ли я сделать:

C = joblib.load('somefolderpath/Model.pkl')
idx = C.predict(data)

?