要保存和加载scikit-multilearn模型，可以使用Python的pickle模块。以下是保存和加载scikit-multilearn模型的示例代码：

保存模型：

import pickle
from skmultilearn.problem_transform import BinaryRelevance
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

# 创建Binary Relevance模型
classifier = BinaryRelevance(GaussianNB())

# 训练模型
# ...

# 保存模型
with open('model.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(classifier, f)

加载模型：

import pickle

# 加载模型
with open('model.pkl', 'rb') as f:
    classifier = pickle.load(f)

# 使用加载的模型进行预测
# ...

请注意，保存和加载模型时，需要确保导入了正确的模块和类。在上面的示例中，我们导入了BinaryRelevance类和GaussianNB类。确保在保存和加载模型时，使用与创建模型时相同的类。