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要保存Python中的预测函数，可以采用以下几种方法:

1.将模型保存为文件并调用

最常见的方法是将模型保存为文件并从文件中重新加载模型以进行预测。以下是这个过程的示例代码：

保存模型为文件

import joblib
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10)
clf.fit(X,y)

joblib.dump(clf, 'iris_clf.joblib')

加载模型并进行预测

loaded_model = joblib.load('iris_clf.joblib')
result = loaded_model.predict([[4.3,3.0,1.1,0.1]])
print(result)

2.使用pickle序列化

另一种方法是使用pickle库序列化模型对象并将其保存到文件。同样可以使用pickle反序列化模型以进行预测。以下是这个过程的示例代码：

保存模型为文件

import pickle
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10)
clf.fit(X,y)

with open('iris_clf.pickle', 'wb') as handle:
    pickle.dump(clf, handle, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

加载模型并进行预测

with open('iris_clf.pickle', 'rb') as handle:
    loaded_model = pickle.load(handle)

result = loaded_model.predict([[4.3,3.0,1.1,0.1]])
print(result)

需要注意的是，如果打算在不同版本的Python之间保存和加载模型，请确保采用兼容的协议。

以上是Python保存预测函数的两种基本方法，我们可以根据实际情况选取其中一种。以此来实现预测函数的存储，调用等操作。