是的，保存训练好的逻辑回归模型有标准格式。可以使用Python中的pickle模块来保存和加载逻辑回归模型。

下面是一个示例代码，演示如何保存和加载逻辑回归模型：

import pickle
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 训练逻辑回归模型
X_train = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
y_train = [0, 1, 0]
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 保存模型
filename = 'logistic_regression_model.sav'
pickle.dump(model, open(filename, 'wb'))

# 加载模型
loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb'))

# 使用加载的模型进行预测
X_test = [[7, 8], [9, 10]]
predictions = loaded_model.predict(X_test)
print(predictions)

在这个示例中，首先使用逻辑回归模型对一些训练数据进行训练。然后，使用pickle模块将训练好的模型保存到磁盘上的文件中。最后，通过加载保存的模型，可以使用该模型对新的数据进行预测。

注意，保存的模型文件通常有一个.sav的扩展名，但也可以使用其他扩展名。