Oii Ricardo! Tudo bem contigo?

Peço desculpas pela demora em dar um retorno.

Caso você queira salvar o modelo treinado para utilizá-lo depois, você pode fazer isso por meio da biblioteca pickle

import pickle

# salvando o nome que queremos dar para o arquivo do modelo em uma variável
# essa extensão .pkl é utilizada para salvar modelos
modelo_arvore_nome_arquivo = 'modelo_arvore.pkl'

# criando e abrindo o arquivo com o nome que demos anteriomente como um arquivo pkl
arquivo_modelo_arvore = open(modelo_arvore_nome_arquivo, 'wb')

# salvando o modelo no arquivo
pickle.dump(modelo, arquivo_modelo_arvore)

# fechando o arquivo
arquivo_modelo_arvore.close()

Depois de salvo, caso queira carregar esse arquivo para utilizar novamente, você pode utilizar o seguinte código dessa mesma biblioteca:

# abrindo e carregando o modelo que acabamos de salvar e armazenando na variável
arquivo_modelo_arvore = open(modelo_arvore_nome_arquivo, 'rb')
modelo_arvore = pickle.load(arquivo_modelo_arvore)

print ("Modelo carregado: ", modelo_arvore)

O código está comentado explicando de forma mais detalhada a função de cada um dos comandos.

Agora, caso sua intenção seja salvar a imagem da árvore de decisão, você pode utilizar o seguinte código:

from IPython.display import Image
import pydotplus

graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)

# visualizando o gráfico
Image(graph.create_png())

# salvando o gráfico no arquivo grafico.png
graph.write_png("grafico.png")

Assim, se você estiver utilizando o Google Colab, você pode acessar esses arquivos salvos na barra lateral esquerda, acessando a aba arquivos :)

Espero que isso te ajude. Qualquer dúvida estamos à disposição ^^

Bons estudos!