关于如何保存一个训练好的分类器，我有点困惑。显然，每次使用时重新训练分类器非常糟糕且缓慢，那么我该如何保存它并在需要时再次加载呢？以下是代码，感谢您提前提供的帮助。我使用的是Python和NLTK的朴素贝叶斯分类器。

classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(training_set)# 查看NLTK库源代码中的分类器训练方法def train(labeled_featuresets, estimator=nltk.probability.ELEProbDist):    # 创建P(label)分布    label_probdist = estimator(label_freqdist)    # 创建P(fval|label, fname)分布    feature_probdist = {}    return NaiveBayesClassifier(label_probdist, feature_probdist)

回答：

保存方法：

import picklef = open('my_classifier.pickle', 'wb')pickle.dump(classifier, f)f.close()

稍后加载方法：

import picklef = open('my_classifier.pickle', 'rb')classifier = pickle.load(f)f.close()