¿Cómo puedo entrenar varias veces un clasificador SVM de sklearn en Python?

Estaba vagando si era posible entrenar el clasificador SVM desde sklearn en Python muchas veces dentro de un bucle for. Tengo en mente algo como lo siguiente:

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') 

Quiero que mi modelo sea entrenado para cada uno de los 10 datos y sus tags. ¿Es eso posible de esa manera o tengo que agregar todos los datos y las tags en dos matrices correspondientes que contienen todos los datos y las tags de mis 10 elementos?

EDITADO : Si quiero entrenar un clasificador separado para cada asignatura. Entonces, ¿cómo sería la syntax anterior? ¿Mi edición es correcta? Y cuando quiero cargar el clasificador entrenado específico para mi tema específico, puedo hacer:

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

?

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Si se fit a cualquier estimador de scikit-learn, se olvidarán todos los datos vistos anteriormente. Entonces, si desea hacer predicciones utilizando todos sus datos (los diez pacientes), primero debe concatenarlos. En particular, si cada somelabels contiene solo una etiqueta, el código no tiene sentido y podría incluso tener un error porque solo hay una clase presente.