在Spyder中，我训练了一个朴素贝叶斯分类器，用于根据降雪量和其他特征预测学校是否会停课。因此，我的疑问分为两部分。首先，如何创建一个网站，让用户可以输入降雪量和温度，当用户点击按钮时，分类器（用Python编写）能够输出一个响应？我是否必须使用Django来实现（这样所有东西都在Python中，可能会更简单）？其次，如何保存分类器，以便模型不必每次都重新训练？

回答：

回答我的第一个问题：你只需创建一个Django模型，包含两个字段，然后创建一个表单，让用户填写这两个字段。当表单提交后，将创建一个模型对象并发送到数据库。

回答我的第二个问题：在你的Python IDE中使用一个名为joblib的类（或者类似cpickle的东西），joblib或cpickle应该有一个内置的方法叫做保存分类器或类似的东西。这样，你可以将分类器实际保存为一个pkg文件。然后，将其拖到你的Django文件夹中，当你需要使用该分类器时，再次导入joblib/cpickle，并使用内置方法“load”。现在，你有一个可以部署的分类器。如果你用scikit-learn训练了分类器，所有分类器都有内置方法“predict”，所以访问用户数据库中存储的数据，然后执行classifier.predict(访问的数据)来获得预测。

这些只是需要在多个平台上具备知识的一些简单事情。