Ich bin etwas verwirrt darüber, wie ich einen ausgebildeten Klassifikator rette. Ein Klassifikator jedes Mal neu zu trainieren, wenn ich ihn verwenden möchte, ist offensichtlich sehr schlecht und langsam. Wie speichere ich ihn und lade ihn erneut, wenn ich ihn brauche? Code ist unten, vielen Dank im Voraus für Ihre Hilfe. Ich verwende Python mit NLTK Naive Bayes Classifier.

classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(training_set)
# look inside the classifier train method in the source code of the NLTK library

def train(labeled_featuresets, estimator=nltk.probability.ELEProbDist):
    # Create the P(label) distribution
    label_probdist = estimator(label_freqdist)
    # Create the P(fval|label, fname) distribution
    feature_probdist = {}
    return NaiveBayesClassifier(label_probdist, feature_probdist)