Возможно ли сохранить обученную модель машинного обучения в файл и открыть этот файл в другом .py файле?

Pickle — это стандартный способ сериализации объектов в Python.

Вы можете использовать операцию pickle для сериализации алгоритмов машинного обучения и сохранения сериализованного формата в файл.

Позже вы можете загрузить этот файл, чтобы десериализовать свою модель и использовать его для новых прогнозов.

В приведенном ниже примере показано, как можно обучить модель логистической регрессии на наборе данных о начале диабета у индейцев, сохранить модель в файл и загрузить ее, чтобы делать прогнозы для невидимого набора тестов.

Сохраните свою модель с помощью joblib

Joblib является частью экосистемы SciPy и предоставляет утилиты для конвейерной обработки заданий Python.

Он предоставляет утилиты для сохранения и загрузки объектов Python, которые эффективно используют структуры данных NumPy.

Это может быть полезно для некоторых алгоритмов машинного обучения, которые требуют большого количества параметров или хранят весь набор данных (например, K-ближайших соседей).

В приведенном ниже примере показано, как можно обучить модель логистической регрессии на наборе данных о начале диабета у индейцев ,сохранить модель в файл с помощью joblib и загрузить ее, чтобы делать прогнозы на невидимом наборе тестов.

Источник https://machinelearningmastery.com/save-load-machine-learning-models-python-scikit-learn/

содержит ошибку нужно больше 100 итерации 300 хватает

model = LogisticRegression(solver='lbfgs', max_iter=300)

Оператор 

model = LogisticRegression()

дает ошибку стадии выполнения.

Код в блоге 

Может быть, это сможет помочь. Использовала этот способ, чтобы сохранить модель и загрузить для использования в веб приложении.