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在Python中保存预测函数通常需要保存模型对象，这个模型对象可以是Scikit-learn的模型对象或者其他机器学习框架的模型对象。常用的保存方式有两种：pickle和joblib。

使用pickle保存模型对象

Pickle是Python提供的一个用于序列化（即将对象以一定的格式编码为二进制数据）和反序列化（即将被编码的二进制数据解码为对象）Python对象的库。我们可以使用pickle.dumps()将模型对象序列化为二进制数据，使用pickle.dump()将二进制数据直接保存到文件中。

下面是一个使用pickle保存和加载模型的代码示例：

import pickle
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据集
X, y = load_data()

# 创建模型并拟合
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 保存模型
with open('model.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(model, f)

# 加载模型
with open('model.pkl', 'rb') as f:
    model = pickle.load(f)

# 使用模型进行预测
model.predict(X_test)

使用joblib保存模型对象

joblib是scikit-learn提供的一个用于高效存储和加载Python对象的库，它支持多线程和多进程等高级特性。我们可以使用joblib.dump()将模型对象保存到文件中，使用joblib.load()将模型对象加载到内存中。

下面是一个使用joblib保存和加载模型的代码示例：

from sklearn.externals import joblib
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据集
X, y = load_data()

# 创建模型并拟合
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 保存模型
joblib.dump(model, 'model.pkl')

# 加载模型
model = joblib.load('model.pkl')

# 使用模型进行预测
model.predict(X_test)

注意，这里调用joblib.dump()和joblib.load()的时候，只需要传入两个参数：要保存/加载的对象和保存/加载的文件名即可，不需要像pickle一样指定文件打开方式。