sklearnで訓練されたクラシファイアを保存するときは、pickle（またはcPickle）とjoblib.dump（）のどちらかを選択できます。pickleとjoblib.dumpでクラシファイアを保存することの違いは？
joblib.dumpを（）を使用してのパフォーマンスから離れてどんなメリットがありますか？ pickleで保存されたクラシファイアは、joblibで保存されたものより悪い結果を生成することができますか？
joblibは、sklearnによって使用されるNumPy配列で特にうまく動作します。したがって、使用するクラシファイアのタイプによっては、joblibを使用した場合のパフォーマンスとサイズのメリットがあります。
それ以外の場合、pickleは正常に動作しますので、訓練された分類子を保存してから再度ロードすると、使用する直列化ライブラリに関係なく同じ結果が得られます。参照：the docs of sklearn on this topic.
joblibはsklearnに含まれています。
実際には同じプロトコルを使用します（つまり、joblibはpickleを使用します）。 joblib.dumpのdocumentationをチェックしてください。picklの圧縮のレベルは、joblibの引数を使って指定できます。