我在徘徊，是否有可能在for循环中多次使用sklearn在Python中训练SVM分类器。我想到的是以下内容：

for i in range(0,10):
    data = np.load(somedata)
    labels = np.load(somelabels)
    C = SVC()
    C.fit(data, labels)
    joblib.dump(C, 'somefolderpath/Model.pkl')

我希望对10个数据及其标签中的每一个进行模型训练。这样是否可行，还是我必须将所有数据和标签附加到两个相应的数组中，这些数组包含我10个项目中的整个数据和标签？

编辑 ：如果我想为每个主题训练一个单独的分类器。那么上面的语法如何？我的编辑正确吗？当我想为我的特定主题加载经过专门训练的分类器时，我可以这样做：

C = joblib.load('somefolderpath/Model.pkl')
idx = C.predict(data)

？