Cómo guardar un bosque aleatorio de aprendizaje automático de Python para su uso

El problema del que estás hablando se llama persistencia del modelo, lo que significa guardar el modelo aprendido y llamar al archivo más tarde.

Cada framework debe tener una función de persistencia del modelo, tomando sklearn como ejemplo:

from sklearn.externals import joblib

joblib.dump(clf, "train_model .m") #tienda

clf = joblib.load("train_model.m") #llamar